基于電子舌的黃酒品質檢測.pdf

1、黃酒是中華民族傳統(tǒng)酒，也是華夏瑰寶和酒中奇葩。當前，隨著我國經濟的快速發(fā)展、人民生活質量的提高和健康意識的增強，廣大消費者崇尚健康、營養(yǎng)、安全和保健的新飲酒觀念不斷提升。黃酒作為低度、營養(yǎng)、安全和保健的釀造酒，符合了國際酒類消費的趨勢，其消費量也在逐年增加。但黃酒與其它酒類相比，其地位較低，發(fā)展較慢。要改變黃酒存在的這些不足，除政策引導、優(yōu)化企業(yè)結構外，能夠對黃酒的品質等級進行快速的區(qū)分與檢測，為改造傳統(tǒng)黃酒和提高新工藝黃酒提供科學依據(jù)

2、的簡便、快速的現(xiàn)代檢測方法成為迫切需要。電子舌檢測是近年來迅速發(fā)展起來的無損檢測方法之一，它是模擬人類的味覺識別系統(tǒng)，利用味覺傳感器陣列獲取信息，結合適當?shù)哪Ｊ阶R別方法，能夠對液體樣本的味覺特征進行總體評價并實現(xiàn)電子感官檢測。 本研究的主要內容是利用電子舌系統(tǒng)對不同品牌、同一品牌不同標注酒齡的黃酒進行檢測，運用主成分分析、判別函數(shù)分析、偏最小二乘法、BP神經網(wǎng)絡、改進的BP神經網(wǎng)絡以及遺傳優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡等模式識別方法對數(shù)據(jù)進行

3、處理，并對這些模式識別方法的效果進行了討論；通過對黃酒中酒精度、氨基酸、揮發(fā)酯、總糖、總酸和固形物、pH值等理化指標的檢測，確立電子舌對黃酒檢測結果與理化指標間的相關性，為黃酒的在線檢測、質量控制以及新產品的開發(fā)提供依據(jù)。 首先，討論不同的訓練和清洗溶劑對電子舌分類效果的影響，通過比較電子舌對不同品牌，不同標注酒齡的黃酒的檢測效果，確立了最佳的試驗條件：用體積比為10％的酒精做訓練和清洗過程的溶劑時，每類樣品的數(shù)據(jù)點較集中，試驗

4、重復性較好。 以女兒紅一年陳、女兒紅三年陳、女兒紅五年陳、古越龍山一年陳、古越龍山三年陳、古越龍山五年陳、會稽山一年陳為試驗對象，運用主成分分析、判別函數(shù)分析、BP神經網(wǎng)絡、改進的BP神經網(wǎng)絡以及遺傳優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡等模式識別方法對檢測結果進行分析，比較不同模式識別方法對同一品牌不同標注酒齡、不同品牌以及不同生產工藝(已裝瓶的由純手工與純機械化的基酒進行勾兌而成的黃酒及純機械化的黃酒基酒)的識別效果，得出如下結論：電子舌能對上述

5、不同組合的黃酒進行很好的區(qū)分；綜合考慮組間距和組內方差，DFA的效果都要優(yōu)于PCA；建立DFA模型用于預測黃酒的標注酒齡，模型對未知樣品的預測效果較好，預測的正確率達到了90％。雖然對訓練集的回判正確率相差不大，但對測試集的判斷率遺傳優(yōu)化BP為98.2％，比經典BP算法的89.3％和附加動量項BP算法的94.6％都要好；經典BP算法和附加動量項BP算法分別運行到1502步和1008步收斂到指定精度，而遺傳優(yōu)化BP學習算法收斂到相同精度只

6、用了403步，此時的程序運行時間：前兩者分別為102.874s和87.644s，后者為29.871s，所以得出如下結論：遺傳優(yōu)化BP算法用于電子舌的模式識別方法，比現(xiàn)有的經典BP算法和附加動量項BP算法在預測精度、收斂速度及運行時間上都取得了較好的效果。 利用PLS、BP與GABP建立電子舌檢測結果與以下理化指標：酒精度、總酸、總糖、氨態(tài)氮、固形物、氧化鈣、揮發(fā)酯及pH值之間的相關關系，并分別對這些理化指標值進行擬合與預測，結果

7、表明：利用PLS、BP與GABP三種方法建模，對酒精度，擬合的樣本標準差分別為0.301919、0.119798、0.194097，預測的樣本標準差0.367009、0.699641、0.381734，可見擬合與預測的效果均較好；對氨態(tài)氮，擬合的樣本標準差分別為0.031543、0.016466、0.01290947，預測的樣本標準差0.048712、0.018372、0.015347，說明對氨態(tài)氮值做預測的效果GABP最好，BP次之，