基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的雞精貨架期模型研究

肖立中，費玉剛，田懷香，張雅敬，李文舉，王廣仲

(1.上海應用技術大學 計算機科學與信息工程學院，上海 201418；2.上海應用技術大學香料香精技術與工程學院，上海 201418)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的雞精貨架期模型研究

肖立中1，費玉剛1，田懷香2，張雅敬2，李文舉1，王廣仲1

(1.上海應用技術大學 計算機科學與信息工程學院，上海 201418；2.上海應用技術大學香料香精技術與工程學院，上海 201418)

雞精貨架期是雞精質量評價的重要指標，對雞精存儲和品質控制具有重要意義。為了快速、準確地識別雞精的貨架期，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的雞精貨架期模型。結合GC-MS和人工感官評價獲取了雞精的貨架期數(shù)據(jù)，針對眾多的GC-MS數(shù)據(jù)，通過計算擬合決定系數(shù)和歸一化對數(shù)據(jù)進行了特征選擇和預處理。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構、參數(shù)和網(wǎng)絡函數(shù)的優(yōu)化，得到了高質量的模型。經(jīng)過與化學動力學模型的比較實驗表明提出的模型準確有效。

雞精；貨架期；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；化學動力學模型

貨架期是指食品可以被接受并滿足顧客質量要求的時間長度[1]。當食品經(jīng)過一段時間儲藏后，它的一種或幾種品質屬性達到了不理想的狀態(tài)，這種狀態(tài)下它已經(jīng)不適合放到貨架上銷售，即到達了該食品的貨架期[2]。實際生活中，由于儲存環(huán)境不同，對食品實際貨架期影響較大，如何準確地獲得食品的貨架期，已成為當前研究的熱點之一。

雞精是一種改善食品風味的配料[3]，具有雞肉鮮香、營養(yǎng)安全、口感復合化和用途廣泛等優(yōu)點，受到廣大消費者的歡迎。目前判斷雞精是否過期的手段一般為人工感官評價[4]，感官評價能夠直接獲取樣本風味的各個指標，但是評價主觀性較強，易受到評價人員自身心理和身體狀況的影響，重復性差且品評有時會讓評定人員感到惡心并對身體造成一定傷害[5]。

本文通過對雞精GC-MS數(shù)據(jù)進行特征選擇處理，將雞精的醇類、酮類、醛類理化指標值及溫度作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，實際的貨架期作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，設定隱含層節(jié)點，經(jīng)過訓練，構造出最佳的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。通過此模型來獲取雞精的實際貨架期，為雞精企業(yè)獲得雞精貨架期提供了技術手段。

1 實驗準備和數(shù)據(jù)處理

1.1 材料、儀器設備和實驗條件

1.1.1 實驗材料

市場上普通的100 g太太樂雞精1袋。

1.1.2 儀器設備

BS124S電子天平、GC-MS、HH-S型恒溫水浴鍋、氣相色譜瓶、萃取裝置、液體容器。

1.1.3 實驗條件

每份取7 g雞精樣品放進含有7 g水的氣相色譜瓶，形成雞精水溶液，分別置于室溫和29，37，50 ℃環(huán)境中進行實驗，每隔7天進行人工感官評價及GC-MS的數(shù)據(jù)測定。

1.2 人工感官評定方法及結果

1.2.1 感官評價方法

食品感官評價的規(guī)則包括GB 10220-1988《感官分析方法總論》、GB/T 12310-12316-1990《感官分析的各種方法》等，綜合制定出評定標準，見表1。

表1 感官評定標準Table 1 Sensory evaluation criteria

1.2.2 感官評價結果

在符合感官評價的環(huán)境中，每次讓9個人依次對不同溫度下的樣品進行感官評價，依據(jù)綜合評價得分篩選實驗中雞精實際貨架期。為保證質量可靠，將綜合評價分低于5分的視為貨架期結束，得到室溫和29 ℃環(huán)境下的雞精實際貨架期為91天，37 ℃的貨架期為63天，50 ℃的貨架期為28天。

綜合評價分=(雞肉味+腥味+脂肪香+辛香味+鮮味+可接受度-哈敗味)/7 。

公式(1)

1.3 不同溫度下雞精各理化指標的實際貨架期

實驗通過GC-MS一共檢測到了84種化學物質成分，通過分析將這84種化學物質成分歸納為9大類，分別是：烷類、烯類、醇類、醛類、含硫化合物、雜環(huán)化合物、酮類、芳香族化合物及其他。再將這9大類理化值分別與其貨架期進行一元線性回歸擬合，比較擬合決定系數(shù)，得到只有醇類、醛類、酮類在不同溫度下擬合決定系數(shù)都大于0.5，所以選擇這3類來進行模型預測。結合人工感官評價值，得到醇類、醛類、酮類在室溫、29 ℃條件下實際貨架期為91天，37 ℃下為63天，50 ℃下為28天，見表2。

表2 貨架期實驗數(shù)據(jù)Table 2 The shelf life test data

由表2可知，實驗一共獲得36組有效數(shù)據(jù)：室溫下11組，29 ℃下11組，37 ℃下9組，50 ℃下5組。抽取其中的6組作為驗證組：室溫下第21天、77天，29 ℃下第42天、49天，37 ℃下第63天，50 ℃下第28天，用以檢驗模型的正確率，其余29組數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)。

2 化學動力學模型的構建

基于化學動力學模型的出發(fā)點：食品品質指標的變化大多是由化學反應引起的，其變化速率會受到環(huán)境因素的影響，比如溫度、濕度、氣體環(huán)境等[6,7]?；谠摾碚摰玫揭患壔瘜W動力學模型公式為：

lnW0-lnWt=kt。式中：k=Aexp(-Ea/(RT))。

公式(2)

于是得到雞精貨架期動力學模型為：

公式(3)

式中：A為指前因子或稱為阿倫尼烏斯常數(shù)；Ea為反應活化能，單位J/mol；R為氣體常數(shù)，為8.314 J/(mol·K)；T為絕對溫度；W為理化指標值；tHJY為雞精貨架期一級化學動力學模型。

模型參數(shù)的確定如下：

由公式(2)得到醇類、醛類、酮類在室溫和29，37，50 ℃環(huán)境下分別與雞精貨架期進行擬合后產(chǎn)生的斜率k值，見表3。

表3 擬合斜率k值Table 3 Fitting slope k value

在已知k和T的情況下，可以對表3中的反應速率常數(shù)取其負自然對數(shù)，與絕對溫度的倒數(shù)進行線性擬合，畫出擬合線性圖，見圖1。

圖1 擬合線性圖

其中活化能Ea通過方程的斜率乘以8.314可以獲得，A通過方程的截距獲得。將計算所得活化能Ea及方程常數(shù)A代入公式(3)得出基于醇類、醛類、酮類系數(shù)的雞精貨架期動力學模型分別為：

公式(4)

式中：tCH為基于醇類的雞精貨架期；tQH為基于醛類的雞精貨架期；tTH為基于酮類的雞精貨架期。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種按照逆向傳播算法訓練的多層前饋網(wǎng)絡，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一，一般由輸入層、隱含層和輸出層構成[8]。近年來，一些國內(nèi)外學者利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡自身的優(yōu)點在農(nóng)業(yè)、機械等預測領域的成功應用，為解決食品貯藏品質問題提供了可行性參考[9]。

3.1 模型的構建

3.1.1 網(wǎng)絡結構的選擇

一個3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以完成任意的從n維到m維映射[10]，故本文采用3層結構的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，輸入層包括4個部分組成，分別為醇類、醛類、酮類、溫度，輸出層則為雞精的實際貨架期，其結構見圖2。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構

3.1.2 隱含層節(jié)點數(shù)的確定

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的隱含層節(jié)點數(shù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測精度有較大的影響：節(jié)點數(shù)太少，網(wǎng)絡不能很好地學習，需要增加訓練的次數(shù)，訓練的精度也受到影響；節(jié)點數(shù)太多，訓練時間增加，網(wǎng)絡容易過度擬合[11]。選擇最佳的隱含層節(jié)點數(shù)公式為：

公式(5)

式中:N為輸入節(jié)點數(shù)；M為輸出節(jié)點數(shù)；l為隱含層節(jié)點數(shù)；a為1～10的常數(shù)。則隱含層節(jié)點數(shù)為3～12個，計算出每一個節(jié)點數(shù)誤差，根據(jù)誤差率變化，選擇出最合適的節(jié)點數(shù),見圖3。

圖3 誤差率變化

由圖3可知，當隱含層節(jié)點數(shù)為9時，誤差率最低且收斂的速度較快，所以選擇隱含層節(jié)點數(shù)為9。

3.1.3 網(wǎng)絡函數(shù)的選擇

BP神經(jīng)網(wǎng)絡中涉及函數(shù)有傳遞函數(shù)、訓練函數(shù)、學習函數(shù)、網(wǎng)絡性能函數(shù)、仿真函數(shù)等。

其中傳遞函數(shù)又稱激活函數(shù)，必須是連續(xù)可微的。常用S型的對數(shù)或正切函數(shù)或線性函數(shù)。對數(shù)logsig 函數(shù)的特點是將(-∞，+∞)范圍的數(shù)據(jù)被映射到(0,1)中;正切tansig則將數(shù)據(jù)映射到(-1，1);purelin函數(shù)的輸入、輸出值為任意值。由于本文將輸入?yún)?shù)歸一化至(0,1)區(qū)間內(nèi),且為保證BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的線性，因此隱含層傳遞函數(shù)均選取logsig,輸出層傳遞函數(shù)則使用purelin。

訓練函數(shù)、學習函數(shù)的選擇，因為trainlm 具有收斂快、誤差小、訓練效果最優(yōu)的特點，因此本文采用trainlm 作為訓練函數(shù)；為避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡在批處理訓練時會陷入局部最小，且提高網(wǎng)絡訓練速度，采用附加動量法構建 BP神經(jīng)網(wǎng)絡，因此選取 learngdm為學習函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡性能函數(shù)、仿真函數(shù)一般設置為模型默認參數(shù)，網(wǎng)絡性能函數(shù)為mse，仿真函數(shù)為sim。

3.2 模型的實現(xiàn)

3.2.1 數(shù)據(jù)歸一化處理

因本文輸入層參數(shù)為醇類、醛類、酮類、溫度，輸出層參數(shù)為雞精的貨架期，輸入、輸出層參數(shù)具有不同的量綱,為減少貨架期模型的誤判概率[12]，需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，即把所有的數(shù)據(jù)都轉化為(0,1)之間的數(shù)。數(shù)據(jù)歸一化處理方法為：

x'k=(xk-xmin)/(xmax-xmin)

公式(6)

式中：xmin為數(shù)據(jù)序列中的最小值；xmax為數(shù)據(jù)序列中的最大值；xk為原來的數(shù)據(jù)；x'k為歸一化后的數(shù)據(jù)。

3.2.2 網(wǎng)絡訓練

網(wǎng)絡訓練參數(shù)設置:動量常數(shù)采用函數(shù)默認值為0.9，學習速率為0.1，網(wǎng)絡性能目標誤差為0.0001，訓練的最大步數(shù)為10000[13]。將模型構建數(shù)據(jù)輸入設定好的網(wǎng)絡模型中，經(jīng)12次訓練后網(wǎng)絡性能誤差為0.000092，滿足誤差設定要求停止訓練。得到網(wǎng)絡的權值及閾值為：

輸入層閾值:θj=[4.9026-4.0461 2.3454-1.2832-1.0659 2.1891 2.7088-4.2059-4.6714]T，

輸出層閾值:θk=-1.10972。

輸入層權值:

輸出層權值:ωjk=[0.5956-1.9149 0.1627 0.1584-2.3860 1.0612 1.3043 1.4590-0.9025]T。

4 驗證結果及分析

將6組驗證數(shù)據(jù)的醇類、醛類、酮類理化指標值及相應絕對溫度分別代入公式(4)中，計算出實際貨架期，然后選擇其中與原貨架期相差最小的作為化學動力學模型實際貨架期值；進行BP模型驗證之前，需要將檢驗輸入數(shù)據(jù)歸一化，然后再將得到的數(shù)據(jù)反歸一化，從而得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡實際貨架期值，見表4。

表4 模型預測值與試驗測定值誤差分析Table 4 Error analysis of model prediction value and experimental measurement values

由表4可知，將化學動力學模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型比較，前者平均誤差約為12.75%，后者平均誤差約為7.35%，即化學動力學模型精度約為87.25%，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型精度約為92.65%。比較表明：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的雞精貨架期模型準確有效。

5 結束語

本文通過采用傳統(tǒng)的化學動力學方法和人工智能的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法研究雞精的貨架期，可以明顯看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型方法比較精確，可以很好地適用于食品貨架期的研究。但是我們也能夠看到其中的不足，當溫度比較高且貨架期時間比較短時，誤差會明顯變大，原因可能是樣品實驗次數(shù)較少，高溫下獲取有用數(shù)據(jù)不足等。如果增加樣品數(shù)且縮短在高溫的環(huán)境下檢測一下樣品的時間間隔，可能會提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的精度。

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Research on Model for Chicken Essence's Shelf Life Based on BP Neural Network

XIAO Li-zhong1, FEI Yu-gang1, TIAN Huai-xiang2, ZHANG Ya-jing2，LI Wen-ju1， WANG Guang-zhong1

(1.School of Computer Science and Information Engineering,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 201418, China；2.School of Perfume and Aroma Technology and Engineering,Shanghai Institute of Technology, Shanghai 201418, China)

The shelf life of chicken essence is an important index for quality evaluation and it is also be regarded as a significant factor for storage and quality control. In this paper, a model for shelf life of chicken essence based on BP neural network has been put forward for a quick and easy recognition for the shelf life. Obtain the shelf life data of chicken essence through the combination of GC-MS and manual sensory evaluation. As for the numerous GC-MS data, feature selections and pretreatments of the data are conducted by fitting coefficient of determination and normalization. High-quality model is obtained through BP neural network structure, parameters and the optimization of network function. The model presented in the paper is indicated to be accurate and effective upon comparative experiment with a chemical kinetics model.

chicken essence;shelf life;BP neural network;chemical kinetics model

2017-02-07

上海應用技術學院協(xié)同創(chuàng)新基金——跨學科、多領域合作研究專項(XTCX2015-13)；2015年度“創(chuàng)新行動計劃”地方院校能力建設項目(15590503500)

肖立中(1981-)，男，山東壽光人，副教授，博士，研究方向：風味識別、軟件工程; 費玉剛(1990-)，男，江蘇泰州人，碩士，研究方向：香料香精的數(shù)據(jù)挖掘。

TS264.3

A

10.3969/j.issn.1000-9973.2017.07.004

1000-9973(2017)07-0016-04