基于神經網絡預測啤酒老化過程中感官得分的初步研究

任 亦 賀， 駱 學 雷， 賀 立 冬， 叢 麗 娜

( 1.大連工業大學 生物工程學院， 遼寧 大連 116034;2.華潤雪花啤酒(中國)有限公司技術中心， 河北 三河 065201 )

0 引 言

啤酒風味隨著存儲時間的增加而發生改變，這種現象通常被稱為啤酒的老化或氧化。啤酒在存儲過程中會受到各種因素的影響，因此啤酒風味的老化是不可避免的。啤酒老化的反應過程十分復雜，并且在存儲過程中往往是不可控制的[1]。這就需要一個模型能夠有效地預測新鮮啤酒老化過程中的感官變化，啤酒企業就可以及時采取相應的措施來減小啤酒風味改變對消費者的影響。

本實驗選取8種不同種類的新鮮啤酒通過實驗手段模擬其老化過程，并進行感官品評。利用灰色關聯分析法對新鮮啤酒老化相關指標和老化后啤酒的感官品評結果進行關聯度分析，并使用BP神經網絡建立啤酒老化感官變化的預測模型。

1 材料和方法

1.1 啤酒樣品的老化環境

選取不同種類新灌裝啤酒8種。模擬老化環境：60 ℃儲存，分別在12、24、36和48 h各取樣1次。

1.2 感官品評及品評標準

10名品嘗人員經過老化品嘗訓練后，在未告知樣品信息情況下品嘗并對樣品的老化程度打分。評分等級(1～5分)分別為：沒有、微量、較明顯、明顯、強烈。結果取平均值作為最終得分。

1.3 主要試劑

乙腈，色譜純，Sigma-Aldrich化學公司；2-硫代巴比妥酸，Sigma-Aldrich化學公司；無水乙醇，分析純，天津市大茂化學試劑廠；高純水，自制。

1.4 主要儀器

IRIS IntrepidⅡ XSP全譜直讀等離子體光譜儀，Waters 2695 液相色譜儀，Atlantis C18色譜柱(250 mm×4.6 mm)，Agilent7890A氣相色譜儀，DB-WAXETR色譜柱(0.53 mm×30 m)，Agilent7694E頂空進樣器，Skalar啤酒連續流動分析儀，3650型溶解氧分析儀，Anton Paar啤酒分析儀，MP 220 pH計，UV-2550紫外可見分光光度計，Sigma 2-16高速離心機(10 000 r/min)。

1.5 分析方法

1.5.1 5-羥甲基糠醛(5-HMF)的測定

測定方法見參考文獻[2]。

1.5.2 鐵離子、銅離子的測定

測定方法見參考文獻[3]。

1.5.3 乙醛的測定

測定方法見參考文獻[4]。

1.5.4 硫代巴比妥酸(TBA)值的測定

取啤酒10 mL在10 000 r/min下離心澄清。取上清液5 mL與2 mL含0.33% 2-硫代巴比妥酸的50%乙酸溶液混合均勻，取啤酒5 mL加2 mL水作為空白。將樣品和空白在60 ℃水浴中精確加熱60 min，然后迅速冷卻，在530 nm處測取吸光度。

1.5.5 理化指標的測定

依據GB 4927方法測定。

1.5.6 灰色關聯分析

灰色關聯分析是指對一個系統發展變化態勢的定量描述和比較的方法[5]。兩個系統或兩個因素之間關聯性大小的度量稱為關聯度。關聯度的基本思想是根據曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密，曲線越接近，現實序列間的關聯度就越大，反之就越小。關聯度表達式為

R=1n>∑nk=1ζi(k)

(1)

其中,ζi(k)=[minimink|x0(k)-xi(k)|+ρmaximaxk|x0(k)-xi(k)|]/[|x0(k)-xi(k)|+ρmaximaxk|x0(k)-xi(k)|]，{x0(k)}和{xi(k)}分別為參考數列和比較數列；ρ為分辨系數，在[0,1]中取值。

1.5.7 人工神經網絡

人工神經網絡(artificial neural network)是上世紀80年代發展起來的前沿學科之一，它能夠模擬人腦的基本特性，具有很強的自學能力和自適應能力，尤其適合非線性模型的建立[6]。BP神經網絡是目前應用最廣泛的神經網絡之一。BP神經網絡的學習過程是[7]：當學習樣本提供給網絡后，輸入信號通過連接權從輸入層經隱含層向輸出層傳播，輸出層的各神經元獲得網絡的輸入信號，然后，按照減少目標輸出與實際輸出誤差方向，從輸出層反向經過隱含層返回輸入層，從而逐層修正各個連接權值來獲得目標輸出。

2 結果與討論

2.1 啤酒老化過程中感官評價的變化

啤酒在模擬老化過程中感官評價的變化如表1所示。從表1中可以看出，啤酒的老化得分隨著存儲時間的增加而不斷增大。樣品1在48 h后品評得分最低，說明其老化程度最小；樣品8在48 h后品評得分最高，說明其老化程度最大。

表1 不同老化時間的感官評價

2.2 新鮮啤酒老化相關指標和感官得分的灰色關聯度分析

新鮮啤酒檢測結果見表2。使用DPS數據處理系統(Data Processing System)進行灰色關聯度分析。8種不同種類新鮮啤酒老化相關指標分別對應不同時間的啤酒老化感官得分，結果如表3所示。根據表3可知，啤酒老化相關指標和啤酒老化感官得分的關聯度從大到小順序為：酒精度>pH>乙醛>5-HMF>還原力>TBA>鐵離子>銅離子>苦味質>清酒溶氧>總多酚，其中啤酒的酒精度與啤酒模擬老化后的感官得分關系最密切，對感官評價影響最大。

表2 新鮮啤酒老化相關指標結果

表3 新鮮啤酒老化相關指標與感官評價的相關度

2.3 神經網絡的建立

將新鮮啤酒的感官品評得分和11個新鮮啤酒老化相關指標作為輸入端，故輸入單元為12。模擬老化過程中第12、24、36和48 h的感官得分作為輸出端，故輸出單元為4。輸入層數據和輸出層數據在輸入神經網絡前需要進行歸一化處理,將數據處理為區間[0,1]的數據，歸一化公式為

x′=x-xminxmax-xmin>

(2)

在確定隱含層個數時，發現單隱含層神經網絡的預測效果明顯不如雙隱含層神經網絡的預測效果，所以隱含層個數確定為2層。神經網絡隱含層單元數的選擇直接影響神經網絡預測結果的精度：隱含層單元個數太少會導致網絡的學習能力下降，太多會導致網絡學習時間過長影響預測效果。本實驗使用均勻設計法[8]確定神經網絡的隱含層單元數、動量因子和學習速率。均勻設計因素安排表如表4所示。

表4 均勻設計因素表

經均勻設計實驗設計，確定神經網絡動量因子為0.2，學習速率為0.25，第1隱含層單元個數為30，第2隱含層單元個數為10，所以神經網絡的拓撲結構為12×30×10×4。第1隱含層轉換函數為S型正切函數tansig，第2隱含層轉換函數為S型導函數logsig，輸出函數為S型正切函數tansig。BP網絡訓練函數選用梯度下降動量BP算法函數traingdm。訓練目標設置為net.trainParam.goal = 0.01。

2.4 BP神經網絡預測結果與分析

調用Matlab神經網絡工具箱，建立神經網絡模型。為了檢驗神經網絡的可靠性，從上述8組試驗數據中任意選取1組試驗數據作為網絡的測試樣本，剩余的7組試驗數據作為網絡的訓練樣本。進行8次測試后，結果如表5所示。

表5 BP神經網絡預測結果

從表5中可以看出測試2的平均相對誤差最低為1.51%，所以選用測試2所建立的神經網絡模型作為后續預測模型。啤酒生產廠就可以使用該模型對老化過程中感官變化進行預測。

3 結 論

使用灰色關聯分析可以有效地了解影響啤酒老化過程中感官變化的主要因素和次要因素，并根據其影響程度的大小進行了排序。結果表明，啤酒的酒精度與啤酒模擬老化后的感官得分關系最密切。由于不同啤酒廠生產的啤酒理化指標、風味差異較大，需要根據其自身啤酒的特點進行評估，來得到適合自己的結果。

本實驗嘗試將新鮮啤酒中老化相關化合物作為預測模型的輸入端，對啤酒在老化過程中感官變化進行預測。建立了啤酒老化感官變化神經網絡預測模型，經過訓練最小平均相對誤差為1.51%。通過該模型，啤酒企業就可以快速了解新鮮啤酒的老化風味變化過程，從而對啤酒老化風味的控制起到一定的指導作用。考慮到啤酒老化物質的復雜性，該模型有待進一步完善。

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