[发明专利]用于鉴别玛咖产地的方法

权利要求书

1.一种用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，包括：

采集玛咖样品的气味指纹图谱；

确定玛咖样品中的训练集；

根据所述训练集的气味指纹图谱和所述训练集中的玛咖样品的产地，训练得到用于鉴别未知玛咖产地的多层前馈神经网络模型；以及

通过所述多层前馈神经网络模型鉴别出未知玛咖的产地。

2.根据权利要求1所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，所述采集玛咖样品的气味指纹图谱包括以下步骤：

对玛咖样品进行预处理，制备玛咖粉；

利用电子鼻对所述玛咖粉的气味进行数据采集，得到电子鼻传感器响应值数据。

3.根据权利要求2所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，所述制备玛咖粉的方法为：在36～38℃的条件下将玛咖切片烘干至含水量6％～9％后粉碎，过40～80目筛。

4.根据权利要求2所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，所述制备玛咖粉的方法为：去除玛咖样品的须根和顶部，先用自来水冲洗干净，再用去离子水冲洗3次，切成3mm的薄片，37℃鼓风干燥至含水量为6％～9％，粉碎并过60目筛，收集60目以上的样品，用自封袋封存备用。

5.根据权利要求2所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，所述电子鼻采用带18根MOS传感器的FOX4000型电子鼻，在采集所述电子鼻传感器响应值数据的过程中控制进样注射器的温度为55～65℃，进样体积为3500～4500μL，进样速度为1000μL/s，采集时间为120s，延迟时间1080s，每20mL顶空瓶中添加1.500±0.001g制备好的玛咖粉。

6.根据权利要求1所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，所述确定玛咖样品中的训练集的方法为：随机选取玛咖样品的3/4的样品作为训练集，剩余的样品作为测试集。

7.根据权利要求6所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，还包括利用所述测试集评估所述训练得到的用于鉴别未知玛咖产地的多层前馈神经网络模型的准确性。

8.根据权利要求1所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，所述训练得到用于鉴别玛咖样品产地的多层前馈神经网络模型，包括：

数据准备；

多层前馈神经网络初始化；

多层前馈神经网络训练，其中，在所述多层前馈神经网络训练过程中，待所得混淆矩阵中正确率不小于80％时，停止训练。

9.根据权利要求8所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，如果所述所得混淆矩阵中正确率小于80％时，则按如下方式处理：

如果所述所得混淆矩阵中正确率小于80％时，则返回重新训练；

如果通过所述返回重新训练的所述多层前馈神经网络所得混淆矩阵中正确率小于80％时，则增加所述多层前馈神经网络中的神经元个数；

如果所述所得混淆矩阵中正确率小于80％时且通过所述返回重新训练的所述多层前馈神经网络所得混淆矩阵中正确率小于80％时，则增加训练集的样品数量。

10.根据权利要求1所述的用于鉴别玛咖产地的方法，其特征在于，所述训练得到用于鉴别未知玛咖产地的多层前馈神经网络模型包括：用于鉴别未知玛咖所属城市的多层前馈神经网络模型和用于进一步鉴别所述未知玛咖所属乡镇的多层前馈神经网络模型。