【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及调味品品质检测，尤其涉及一种卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法。
技术介绍
1、我国食品工业面临着亟待智能化升级的迫切需求，以提高产品和企业的国际竞争力。对食品生产中原辅料品质属性的客观、准确定量以自动化调整物料配比，从而产出高质量产品是食品工业智能化升级改造率先面临的难题。
2、滋味是食品感官属性的重要方面，对食品的可接受性和受欢迎程度起到至关重要的作用。卤制是改善食品滋味的重要手段。以水、香辛料、调味料、中药材等为主要原料熬制出的卤汁，赋予卤制食品特色的风味。然而，在食品卤制过程中，伴随着水分的蒸发、呈味物在食品中的溶进和溶出，卤汁咸度、鲜度等关键滋味品质发生重要变化，须及时调整，才能生产出风味品质属性相对均一的高质量特色卤制品。
3、当下，在实际食品卤制过程中，需依赖富有经验的工程师，采取感官评价的方法，得出应在何时向卤汁中添加何种配料及其量的结论。感官评价虽然简单易行，然而存在主观性强、结果重复性差的缺陷，更重要的是无法实现食品卤制工艺的智能化，严重制约我国食品卤制产业的高质量发展，亟需技术革新。电子舌是21世纪初发展起来的一种用于分析食品综合“滋味”信息的智能传感技术，具备操作方便、检测快速，结果客观可靠、重复性好等优点，于食品智能检测领域极具应用前景。在食品“滋味”感官测量值、以及食品呈味物浓度与电子舌传感器之间的定量关系研究方面，已产出不少成果，研究对象包括啤酒，橙汁，绿茶等。
4、现有技术中，公开号为cn110018203a的中国专利技术专利申请《基于电
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于如何实现卤汁中同时添加食盐和味精时添加量的快速准确预测。
2、本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的：一种卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，包括以下步骤：
3、步骤1、制备卤汁样本，包括单独添加食盐的样本一、单独添加味精的样本二和同时添加食盐和味精的样本三；
4、步骤2、采集各个样本的味觉传感器信号，并提取特征变量值；
5、步骤3、从样本一中筛选出食盐添加量敏感的关键特征变量，从样本二中筛选出味精添加量敏感的关键特征变量；
6、步骤4、依据食盐添加量敏感的关键特征变量，提取样本三中味觉传感器信号的特征变量值一作为神经网络模型的输入，样本三中食盐添加量作为神经网络模型的输出，对神经网络模型进行训练，直到损失函数最小时停止训练得到食盐添加量的定量预测模型；
7、依据味精添加量敏感的关键特征变量，提取样本三中味觉传感器信号的特征变量值二作为神经网络模型的输入，样本三中味精添加量作为神经网络模型的输出，对神经网络模型进行训练，直到损失函数最小时停止训练得到味精添加量的定量预测模型；
8、步骤5、将样本三中特征变量值输入食盐添加量的定量预测模型得到食盐添加量，将样本三中特征变量值输入味精添加量的定量预测模型得到味精添加量。
9、本专利技术面向实际生产中卤汁关键滋味品质属性咸度和鲜度的智能调控，卤汁在制备过程中，随着食盐和味精加入量的不同，卤汁的咸度和鲜度是动态变化，每根味觉传感器测得的信号可能是对食盐和味精都比较敏感，容易引入大量与目标呈味物弱相关甚至不相关的信息，本专利技术通过单独添加食盐的样本一和单独添加味精的样本二，从样本一中筛选出食盐添加量敏感的关键特征变量，从样本二中筛选出味精添加量敏感的关键特征变量，再依据筛选出的关键特征变量建立卤汁中同时添加食盐和味精时添加量与味觉传感器之间的定量关系，能够快速、准确、客观地实现卤汁外部同时添加多种呈味物添加量的定量预测。
10、优选的，所述步骤1中制备卤汁样本的过程包括：
11、步骤1.1、采集卤汁原液，卤汁原液经抽滤去除颗粒物后，添加6倍量的去离子水制备卤汁基质溶液；
12、步骤1.2、向10l的卤汁基质溶液中分别添加食盐和味精，加入量均设置为1.0g，2.0g，3.0g，4.0g，5.0g，制备单独添加食盐的样本一和单独添加味精的样本二；
13、步骤1.3、向10l的卤汁基质溶液中同时加入等量的食盐和味精，加入量均设置为0.5g，1.0g，1.5g，2.0g，和2.5g，制备同时添加食盐和味精的样本三。
14、优选的，所述步骤2中通过裸惰性金属电极的多频脉冲伏安型电子舌系统采集各个样本的味觉传感器信号，提取每个脉冲频段味觉传感器响应最高值、最高拐点值、最低值、最低拐点值作为特征变量值。
15、优选的，所述步骤3中采用cars法筛选关键特征变量，参数设置为：最大交互验证主因子数为15，将每个味觉传感器特征变量值归一化至[0,1]之间，蒙特卡洛模拟数量为1000，校正集样本量占样本总量的比例为0.8，校正集组数为5，蒙特卡洛采样运行次数为50。
16、优选的，所述食盐添加量敏感的关键特征变量包括：1hz激发频率下，pt电极1v最高值；au电极0.8v最高值，au电极-0.8v最高值；pd电极0.8v最低值，pd电极0.6v最低值，pd电极0.4v最低值和最低拐点值，pd电极0.2v最高值和最低值，pd电极-0.2v最高值和最低值；w电极-0.6v最高值和最低值；ti电极-0.4v最高值；ag电极0.4v最高值和最高拐点值，ag电极0.2v最高拐点值，ag电极-0.2v最高拐点值，ag电极-0.4v最低值，ag电极-0.6v最低值，ag电极-0.8v最高值，ag电极-1.0v最高值和最低值；
17、10hz激发频率下，au电极0.8v最高值；pd电极0.8v最低值，pd电极0.6v最低值，pd电极0.4v最低值和最低拐点值，pd电极0.2v最高值和最低值，pd电极-0.2v最高值和最低值；w电极-0.6v最高值和最低值；ti电极-0.4v最高值；ag电极0.4v最高值和最高拐点值，ag电极0.2v最高拐点值，ag电极-0.2v最高拐点值，ag电极-0.4v最低值，ag电极-0.6v最低值，ag电极-0.8v最高值，ag电极-1.0v最高值和最低值；
18、100hz激发频率下，au电极0.8v最高值；pd电极本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤1中制备卤汁样本的过程包括：
3.根据权利要求1所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤2中通过裸惰性金属电极的多频脉冲伏安型电子舌系统采集各个样本的味觉传感器信号，提取每个脉冲频段味觉传感器响应最高值、最高拐点值、最低值、最低拐点值作为特征变量值。
4.根据权利要求3所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤3中采用CARS法筛选关键特征变量，参数设置为：最大交互验证主因子数为15，将每个味觉传感器特征变量值归一化至[0,1]之间，蒙特卡洛模拟数量为1000，校正集样本量占样本总量的比例为0.8，校正集组数为5，蒙特卡洛采样运行次数为50。
5.根据权利要求4所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述食盐添加量敏感的关键特征变量包括：1HZ激发频率下，Pt电极1V最高值；Au
6.根据权利要求4所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述味精添加量敏感的关键特征变量包括：1HZ频率下，Pt电极1V最低拐点值，Pt电极-1.0V最高拐点值；Au电极1V最低值，Au电极0.8V最低值，Au电极0.4V最高值，Au电极-0.2V最低值，Au电极-0.4V最低值，Au电极-0.8V最低拐点值，Au电极-1.0V最低拐点值；Pd电极-0.2V最低值；W电极0.2V最高值，W电极-0.8V最低值；
7.根据权利要求1所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤4中采用ELM回归算法构建食盐添加量的定量预测模型，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述食盐添加量的定量预测模型结构为10-18-1，其中10代表输入层节点数，18代表隐层神经元个数，1代表输出层节点数，激活函数为Sig。
9.根据权利要求1所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤4中采用ELM回归算法构建味精添加量的定量预测模型，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述味精添加量的定量预测模型结构为4-9-1，其中4代表输入层节点数，9代表隐层神经元个数，1代表输出层节点数，激活函数为Sig。
...【技术特征摘要】
1.一种卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤1中制备卤汁样本的过程包括：
3.根据权利要求1所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤2中通过裸惰性金属电极的多频脉冲伏安型电子舌系统采集各个样本的味觉传感器信号，提取每个脉冲频段味觉传感器响应最高值、最高拐点值、最低值、最低拐点值作为特征变量值。
4.根据权利要求3所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述步骤3中采用cars法筛选关键特征变量，参数设置为：最大交互验证主因子数为15，将每个味觉传感器特征变量值归一化至[0,1]之间，蒙特卡洛模拟数量为1000，校正集样本量占样本总量的比例为0.8，校正集组数为5，蒙特卡洛采样运行次数为50。
5.根据权利要求4所述的卤汁中同时添加食盐和味精添加量的快速预测方法，其特征在于：所述食盐添加量敏感的关键特征变量包括：1hz激发频率下，pt电极1v最高值；au电极0.8v最高值，au电极-0.8v最高值；pd电极0.8v最低值，pd电极0.6v最低值，pd电极0.4v最低值和最低拐点值，pd电极0.2v最高值和最低值，pd电极-0.2v最高值和最低值；w电极-0.6v最高值和最低值；ti电极-0.4v最高值；ag电极0.4v最高值和最高拐点值，ag电极0.2v最高拐点值，ag电极-0.2v最高拐点值，ag电极-0....
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