基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)啤酒老化過程中感官得分的初步研究

任 亦 賀， 駱 學(xué) 雷， 賀 立 冬， 叢 麗 娜

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

0 引 言

啤酒風(fēng)味隨著存儲(chǔ)時(shí)間的增加而發(fā)生改變，這種現(xiàn)象通常被稱為啤酒的老化或氧化。啤酒在存儲(chǔ)過程中會(huì)受到各種因素的影響，因此啤酒風(fēng)味的老化是不可避免的。啤酒老化的反應(yīng)過程十分復(fù)雜，并且在存儲(chǔ)過程中往往是不可控制的[1]。這就需要一個(gè)模型能夠有效地預(yù)測(cè)新鮮啤酒老化過程中的感官變化，啤酒企業(yè)就可以及時(shí)采取相應(yīng)的措施來減小啤酒風(fēng)味改變對(duì)消費(fèi)者的影響。

本實(shí)驗(yàn)選取8種不同種類的新鮮啤酒通過實(shí)驗(yàn)手段模擬其老化過程，并進(jìn)行感官品評(píng)。利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)新鮮啤酒老化相關(guān)指標(biāo)和老化后啤酒的感官品評(píng)結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立啤酒老化感官變化的預(yù)測(cè)模型。

1 材料和方法

1.1 啤酒樣品的老化環(huán)境

選取不同種類新灌裝啤酒8種。模擬老化環(huán)境：60 ℃儲(chǔ)存，分別在12、24、36和48 h各取樣1次。

1.2 感官品評(píng)及品評(píng)標(biāo)準(zhǔn)

10名品嘗人員經(jīng)過老化品嘗訓(xùn)練后，在未告知樣品信息情況下品嘗并對(duì)樣品的老化程度打分。評(píng)分等級(jí)(1～5分)分別為：沒有、微量、較明顯、明顯、強(qiáng)烈。結(jié)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(xué)公司；2-硫代巴比妥酸，Sigma-Aldrich化學(xué)公司；無水乙醇，分析純，天津市大茂化學(xué)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(jìn)樣器，Skalar啤酒連續(xù)流動(dòng)分析儀，3650型溶解氧分析儀，Anton Paar啤酒分析儀，MP 220 pH計(jì)，UV-2550紫外可見分光光度計(jì)，Sigma 2-16高速離心機(jī)(10 000 r/min)。

1.5 分析方法

1.5.1 5-羥甲基糠醛(5-HMF)的測(cè)定

測(cè)定方法見參考文獻(xiàn)[2]。

1.5.2 鐵離子、銅離子的測(cè)定

測(cè)定方法見參考文獻(xiàn)[3]。

1.5.3 乙醛的測(cè)定

測(cè)定方法見參考文獻(xiàn)[4]。

1.5.4 硫代巴比妥酸(TBA)值的測(cè)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(cè)取吸光度。

1.5.5 理化指標(biāo)的測(cè)定

依據(jù)GB 4927方法測(cè)定。

1.5.6 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是指對(duì)一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢(shì)的定量描述和比較的方法[5]。兩個(gè)系統(tǒng)或兩個(gè)因素之間關(guān)聯(lián)性大小的度量稱為關(guān)聯(lián)度。關(guān)聯(lián)度的基本思想是根據(jù)曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密，曲線越接近，現(xiàn)實(shí)序列間的關(guān)聯(lián)度就越大，反之就越小。關(guān)聯(lián)度表達(dá)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(shù)列和比較數(shù)列；ρ為分辨系數(shù)，在[0,1]中取值。

1.5.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network)是上世紀(jì)80年代發(fā)展起來的前沿學(xué)科之一，它能夠模擬人腦的基本特性，具有很強(qiáng)的自學(xué)能力和自適應(yīng)能力，尤其適合非線性模型的建立[6]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是[7]：當(dāng)學(xué)習(xí)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)后，輸入信號(hào)通過連接權(quán)從輸入層經(jīng)隱含層向輸出層傳播，輸出層的各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)，然后，按照減少目標(biāo)輸出與實(shí)際輸出誤差方向，從輸出層反向經(jīng)過隱含層返回輸入層，從而逐層修正各個(gè)連接權(quán)值來獲得目標(biāo)輸出。

2 結(jié)果與討論

2.1 啤酒老化過程中感官評(píng)價(jià)的變化

啤酒在模擬老化過程中感官評(píng)價(jià)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(chǔ)時(shí)間的增加而不斷增大。樣品1在48 h后品評(píng)得分最低，說明其老化程度最小；樣品8在48 h后品評(píng)得分最高，說明其老化程度最大。

表1 不同老化時(shí)間的感官評(píng)價(jià)

2.2 新鮮啤酒老化相關(guān)指標(biāo)和感官得分的灰色關(guān)聯(lián)度分析

新鮮啤酒檢測(cè)結(jié)果見表2。使用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(Data Processing System)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。8種不同種類新鮮啤酒老化相關(guān)指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)不同時(shí)間的啤酒老化感官得分，結(jié)果如表3所示。根據(jù)表3可知，啤酒老化相關(guān)指標(biāo)和啤酒老化感官得分的關(guān)聯(lián)度從大到小順序?yàn)椋壕凭?pH>乙醛>5-HMF>還原力>TBA>鐵離子>銅離子>苦味質(zhì)>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(guān)系最密切，對(duì)感官評(píng)價(jià)影響最大。

表2 新鮮啤酒老化相關(guān)指標(biāo)結(jié)果

表3 新鮮啤酒老化相關(guān)指標(biāo)與感官評(píng)價(jià)的相關(guān)度

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

將新鮮啤酒的感官品評(píng)得分和11個(gè)新鮮啤酒老化相關(guān)指標(biāo)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(shù)據(jù)和輸出層數(shù)據(jù)在輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前需要進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)據(jù)處理為區(qū)間[0,1]的數(shù)據(jù)，歸一化公式為

x′=x-xminxmax-xmin>

(2)

在確定隱含層個(gè)數(shù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)單隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果明顯不如雙隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果，所以隱含層個(gè)數(shù)確定為2層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的選擇直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的精度：隱含層單元個(gè)數(shù)太少會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力下降，太多會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間過長影響預(yù)測(cè)效果。本實(shí)驗(yàn)使用均勻設(shè)計(jì)法[8]確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層單元數(shù)、動(dòng)量因子和學(xué)習(xí)速率。均勻設(shè)計(jì)因素安排表如表4所示。

表4 均勻設(shè)計(jì)因素表

經(jīng)均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)量因子為0.2，學(xué)習(xí)速率為0.25，第1隱含層單元個(gè)數(shù)為30，第2隱含層單元個(gè)數(shù)為10，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為12×30×10×4。第1隱含層轉(zhuǎn)換函數(shù)為S型正切函數(shù)tansig，第2隱含層轉(zhuǎn)換函數(shù)為S型導(dǎo)函數(shù)logsig，輸出函數(shù)為S型正切函數(shù)tansig。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)選用梯度下降動(dòng)量BP算法函數(shù)traingdm。訓(xùn)練目標(biāo)設(shè)置為net.trainParam.goal = 0.01。

2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與分析

調(diào)用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。為了檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性，從上述8組試驗(yàn)數(shù)據(jù)中任意選取1組試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試樣本，剩余的7組試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。進(jìn)行8次測(cè)試后，結(jié)果如表5所示。

表5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果

從表5中可以看出測(cè)試2的平均相對(duì)誤差最低為1.51%，所以選用測(cè)試2所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為后續(xù)預(yù)測(cè)模型。啤酒生產(chǎn)廠就可以使用該模型對(duì)老化過程中感官變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3 結(jié) 論

使用灰色關(guān)聯(lián)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(jù)其影響程度的大小進(jìn)行了排序。結(jié)果表明，啤酒的酒精度與啤酒模擬老化后的感官得分關(guān)系最密切。由于不同啤酒廠生產(chǎn)的啤酒理化指標(biāo)、風(fēng)味差異較大，需要根據(jù)其自身啤酒的特點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估，來得到適合自己的結(jié)果。

本實(shí)驗(yàn)嘗試將新鮮啤酒中老化相關(guān)化合物作為預(yù)測(cè)模型的輸入端，對(duì)啤酒在老化過程中感官變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。建立了啤酒老化感官變化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，經(jīng)過訓(xùn)練最小平均相對(duì)誤差為1.51%。通過該模型，啤酒企業(yè)就可以快速了解新鮮啤酒的老化風(fēng)味變化過程，從而對(duì)啤酒老化風(fēng)味的控制起到一定的指導(dǎo)作用?？紤]到啤酒老化物質(zhì)的復(fù)雜性，該模型有待進(jìn)一步完善。

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