[发明专利]一种基于BP神经网络预测发酵酸乳感官评定方法

摘要

本发明涉及一种基于BP神经网络预测发酵酸奶感官评定的方法，采取计算机系统以客观的机械测定为输入，主观的感官评定为输出，可以通过仪器测定的准确量值来实现预测，既可以减少人力投入，降低评定成本，又能快速而准确地实时对发酵酸奶感官评定好坏进行判定。实现理化指标测定部分代替感官评定检测，遵循了食品工业的发展方向。本发明的技术，不仅方法简便，实现成本低，易于操作和结果分析，而且经适应性修改后可适宜于各种食品的嗜好性感官评价的预测，应用领域广泛。

主权项

基于BP神经网络预测发酵酸乳感官评定方法，其特征在于首先选择不同菌种发酵处理或不同配方的发酵酸奶，由具有香肠感官评定经验或接受过相关训练的最终消费者组成按年龄和性别分成若干评定组，对发酵酸奶的总体接受性进行感官评定。同时应用仪器测定的方法，对发酵酸奶的脂肪、蛋白质、总固形物含量、酸度和黏度这五种理化指标进行量值表达，然后应用Matlab软件中神经网络工具箱的编程方法，以五种理化指标值为输入量，感官评定值为输出值，通过BP神经网络的仿真、训练和迭代，达到预设的网络误差目标，从而实现计算机模拟人的大脑对发酵酸奶感官接受度进行评价和分级。