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    米飯食味綜合評價方法研究

    2014-03-27 08:11:14張玉榮王學(xué)鋒周顯青
    關(guān)鍵詞:評價

    張玉榮,王學(xué)鋒,周顯青,鄧 鋒

    (河南工業(yè)大學(xué) 糧油食品學(xué)院,河南 鄭州 450052)

    0 前言

    大米是我國重要口糧之一,全國有60%以上的人口以米飯為主食.隨著生活水平的提高,人們對大米的食用品質(zhì)要求也越來越高[1],國家標(biāo)準(zhǔn)中米飯食味品質(zhì)評價指標(biāo)主要包括氣味、外觀結(jié)構(gòu)、適口性、滋味和冷飯質(zhì)地等,這些評價指標(biāo)主要是以感官評價為主,因此存在著主觀性強、操作繁瑣、耗時長等缺點[2].主成分方法是將多維數(shù)據(jù)進行降維處理,用少數(shù)主成分得分來描述整個樣本空間的方法[3].如張玉榮等[4]通過對大米的理化特性、蒸煮特性和質(zhì)構(gòu)特性等16 項指標(biāo)進行主成分分析后,建立了粳稻和秈稻的食味品質(zhì)預(yù)測評價模型.王莉等[5]運用主成分分析法建立了餐廚垃圾產(chǎn)生量的主成分回歸模型,從而將影響餐廚垃圾產(chǎn)生量的多個因素簡化成兩個綜合的因素.薛成偉等[6]利用主成分分析的方法研究農(nóng)民收入的問題,結(jié)果表明該方法是有效和可行的.白沙沙等[7]利用主成分分析建立蘋果綜合評價模型,篩選出了老篤、克魯斯、黃魁等優(yōu)選品種.作者擬采用主成分回歸方法,建立預(yù)測米飯外觀和適口性總評分的評價模型,結(jié)合滋味、氣味的感官評價來探討客觀(指標(biāo)評價)與主觀(感官評價)結(jié)合評價來綜合評價米飯食味的可行性,為簡化米飯食味評價程序提供依據(jù).

    1 材料和方法

    1.1 材料

    采集黑龍江(8 個)、河南(6 個)、河北(6 個)、江蘇(6 個)、福建(8 個)、廣東(6 個)、江西(6 個)、湖北(6 個)等8 個稻谷產(chǎn)區(qū)的稻谷樣品50 個,其中25 個用來驗證.用礱谷機去殼得到糙米,將糙米在碾米機上制備成GB 1354—2009 中規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)三等精度大米,置于2 ℃冰柜中保存.

    1.2 儀器與設(shè)備

    JYC-19BE2 型電磁爐:山東九陽小家電有限公司;JWXL 型物性測試儀:北京東孚久恒儀器技術(shù)有限公司;BS2010S 型電子天平:江蘇常熟長青儀器儀表廠;SMY-2000ST 型色差計:北京盛名揚科技開發(fā)有限責(zé)任公司.

    1.3 方法

    1.3.1 米飯制備

    參照GB/T 15682—2008 中小量樣來制備米飯.

    1.3.2 米飯質(zhì)構(gòu)測定

    參照文獻[8]的方法.

    1.3.3 米飯粒延伸率測定

    從所測樣品中,隨機選取煮熟前完整無損的大米50 粒,置于掃描儀上,粒與粒之間分開而不接觸,以自制黑色紙板做為背景獲取像素為300 dpi的RGB 圖像[9].運行matlab7.10.0,在Command Window 面板中輸入自編程序,得出米粒的長度和寬度值,計算出50 粒米粒的長度及寬度的平均值.按照同樣的方法得到煮熟后大米米粒長度和寬度值,則米粒長度延伸率=(煮熟后長度-煮熟前長度)/煮熟前長度;米粒寬度延伸率=(煮熟后寬度-煮熟前寬度)/煮熟前寬度.

    1.3.4 米飯色澤測定

    采用SMY-2000 色差計測定米飯的顏色及色澤.用CIE-L*、a*、b* 色空間方法表示,其中L* 值描述亮度(色澤)的變化,0 代表黑色,100 代表白色;a*值描述從紅色~綠色的變化,正數(shù)代表紅色,負(fù)數(shù)代表綠色;b* 值代表黃色~藍色的變化,正數(shù)代表黃色,負(fù)數(shù)代表藍色[9].

    測試方法:開機預(yù)熱5~10 min,測試前用黑板調(diào)0,白板調(diào)白,校準(zhǔn)儀器,然后取煮熟燜制后的米飯8.00 g 放入樣品池內(nèi),填實、壓緊,接著將樣品池置于保護盒套里,放到傳感器下面測定,記錄L*值、a* 值和b* 值,每個樣品重復(fù)測定5 次,去掉最大值和最小值,取平均值作為最后結(jié)果.

    1.3.5 米飯感官評價

    按照GB/T 15682—2008 稻谷、大米蒸煮食用品質(zhì)感官評價方法中的評價方法一(綜合評分法)對米飯樣品進行感官評價,記錄各感官指標(biāo)及綜合評分分值.

    1.3.6 數(shù)據(jù)處理

    應(yīng)用Microsoft Office Excel 2003 對數(shù)據(jù)進行描述分析,得出最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù);利用SPSS11.5 軟件對所得主成分進行逐步回歸分析建立米飯食味綜合評分的預(yù)測模型[10].

    1.3.7 米飯食味綜合評價模型的建立

    利用主成分分析根據(jù)實際需要,按照設(shè)定的累計貢獻率的臨界值,選取少數(shù)幾個綜合指標(biāo)實現(xiàn)對米飯的綜合評價[11].

    通過測定米飯的外觀和質(zhì)構(gòu)指標(biāo)進行主成分回歸分析.其具體操作步驟[12]如下:

    (1)將n 個樣本的p 個變量,通過變換將原變量Xi轉(zhuǎn)換成主成分,主成分是原變量的線性組合,即將X1,X2,X3,…,Xp-1,Xp綜合成k(k<p)個變量(F1,…,F(xiàn)k),綜合變量F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)k分別稱作原變量的第1、第2、…,第k 個主成分,表示為:

    (2)按照指定累計方差貢獻率選取主成分個數(shù),以主成分因子為變量、標(biāo)準(zhǔn)化后的米飯食味感官評價分值(適口性總分與外觀總分之和)為因變量,采用逐步剔除法建立回歸預(yù)測模型,并對模型進行驗證.

    2 結(jié)果與分析

    2.1 米飯質(zhì)構(gòu)特性分析(表1)

    表1 米飯質(zhì)構(gòu)測試結(jié)果(n=25)

    由表1 可知,黏著性的變異系數(shù)最大,為28.26%,其次為硬度、膠著性、咀嚼度和彈性,其變異系數(shù)分別為14.62%、14.00%、12.57%和11.53%,黏聚性和恢復(fù)性的變異系數(shù)最小,其值分別為7.56%和8.72%,說明供試品種間各質(zhì)構(gòu)指標(biāo)均有較大的差異,且黏著性的品種間差異最大.

    2.2 米飯外觀分析(表2)

    表2 米飯外觀測定結(jié)果(n=25)

    由表2 可知:米飯外觀各指標(biāo)中L* 值的變異系數(shù)絕對值最小,為7.75%,小于10%,說明品種間亮度的差異最??;變異系數(shù)絕對值較大的是飯粒長度延伸率和寬度延伸率,分別為10.71%和11.13%,介于10%~20%之間;變異系數(shù)絕對值最大的指標(biāo)是a* 值和b* 值,分別為-51.28%和25.24%,均大于20%,說明在供試品種間米飯各外觀指標(biāo)均有較大的差異,但在a* 值和b* 值上的品種間差異最大.

    2.3 米飯感官評價

    米飯感官評價結(jié)果見表3,由表3 可知,米飯樣品各感官指標(biāo)評分值變異系數(shù)均較大,其中變異系數(shù)最小的和最大的分別是彈性和顏色,分別為22.64%和34.11%,說明米飯樣品的感官評價彈性差異最小,顏色好壞差異最大.

    2.4 主成分分析

    主成分分析是利用數(shù)學(xué)方法將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個簡單的綜合指標(biāo)對樣品進行分析的方法.前提是各指標(biāo)間存在著信息的重疊,即具有顯著的相關(guān)關(guān)系.為了看出各指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系,令X1為長度延伸率(%)、X2為寬度延伸率(%);X3為L*值、X4為a* 值、X5為b* 值;X6為硬度、X7為彈性(mm)、X8為黏聚性(mm)、X9為黏著性、X10為膠著性、X11為咀嚼度、X12為恢復(fù)性;X13為外觀感官評價總分和適口性感官評價總分之和.相關(guān)分析(X13不參與相關(guān)分析)結(jié)果見表4.

    表3 米飯感官評價結(jié)果(n=25)

    由表4 可知,米飯粒長度延伸率和寬度延伸率和L* 值以及米飯的彈性、硬度、膠著性、恢復(fù)性等指標(biāo)分別達到了極顯著的相關(guān)水平,剩余的其他各指標(biāo)之間也存在著顯著的相關(guān)性,由此可見,這些變量存在著信息上的重疊.

    表4 米飯?zhí)匦灾笜?biāo)的相關(guān)系數(shù)

    各測定指標(biāo)由于具有不同的量綱,在數(shù)量級上也有較大差異,在應(yīng)用主成分分析時,會產(chǎn)生新的問題.因此,為了消除由此可能帶來的不合理影響,在進行主成分分析之前需要先對數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理,其公式[12]如下:

    一般依據(jù)主成分的方差貢獻率的大小來選擇主成分個數(shù).例如當(dāng)?shù)? 主成分的方差貢獻率大于80%時,則只采用第1 主成分來進行綜合評價即可;而當(dāng)?shù)? 主成分的方差貢獻率小于80%時,則需要按照貢獻率的大小,依次將前幾個主成分進行線性加權(quán)綜合,使得方差貢獻率的總和超過80%[13-14].

    2.5 米飯食味綜合評價(表6、表7)

    由表6、表7 可知,前6 個主成分所構(gòu)成的信息量占總信息量的85.3%,幾乎反映了大部分信息,因此,選取6 個主成分進一步分析,得到由特征向量所表達的各主成分線性方程:

    由表6、表7 可知,第1 主成分方差貢獻率最大,方差解釋率最高,為23.7%,通過線性方程Y1*得出特征向量絕對值最大的是彈性X7*,其次是米飯硬度X6*、黏聚性X8*和恢復(fù)性X12*,其值分別為0.413 4、-0.406 6、0.405 5 和0.394 5,因此,可把第1 主成分定義為質(zhì)構(gòu)指標(biāo).

    表5 米飯?zhí)匦灾笜?biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果

    表6 主成分分析得到的特征向量

    表7 各主成分的特征值、貢獻率與累計貢獻率

    第2 主成分方差貢獻率為21.5%,通過線性方程Y2*得出特征向量絕對值最大的是米飯粒長度延伸率X1,其次是米飯粒寬度延伸率X2和L*值X3,分別為:-0.533 4、-0.431 4、和0.404 4,因此,把第2 主成分定義為大米膨脹指標(biāo).

    第3 主成分方差貢獻率為15.7%,通過線性方程Y3*得出的特征向量絕對值最大的是米飯咀嚼度X11,其次是b* 值X5和膠著性X10,分別為:0.458 3、-0.452 5 和0.395 9,因此,把第3 主成分定義為質(zhì)構(gòu)和顏色的綜合指標(biāo).

    第4 主成分方差貢獻率為11.2%,通過線性方程Y4*得出的特征向量絕對值最大的是黏著性X9,其次是b*值X8和咀嚼度X4,分別為:0.554 1、-0.357 4、-0.312 5 和0.297 5,因此,把第4 主成分定義為質(zhì)構(gòu)和顏色的綜合指標(biāo).

    第5 主成分方差貢獻率為6.8%,通過線性方程Y5*得出特征向量絕對值最大的是米飯L*值X3,其次是米飯b*值X5和米飯恢復(fù)性X12,分別為:0.527 3、0.349 3 和0.318 7,因此,把第5 主成分定義為顏色指標(biāo).

    第6 主成分方差貢獻率為6.3%,通過線性方程Y6*得出特征向量絕對值最大的是米飯硬度X6,其次是米飯b*值X5和米飯彈性X7,分別為:-0.536 4、-0.529 1 和-0.414 8,因此,把第6 主成分定義為顏色和質(zhì)構(gòu)綜合指標(biāo).

    2.6 主成分回歸方程的建立

    前6 個主成分包含了12 個原變量85.3%的信息,所以可以用前6 個主成分來代替原有的12 個變量進行主成分回歸分析.由主成分回歸得到的標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程為Z*(Z*表示感官評價外觀和適口性總分和的標(biāo)準(zhǔn)化變量)如下:

    回歸方程的決定系數(shù)R 和調(diào)整決定系數(shù)R2分別為0.817 和0.769,表明本方程具有較高的擬合度,自變量能夠解釋因變量的大多數(shù)信息;回歸方程方差分析如表8 所示,由表8 可知,F(xiàn) 檢驗統(tǒng)計量的概率sig.=0.000(sig.<0.05),說明自變量和因變量之間存在顯著的線性關(guān)系,可用線性模型來表示.回歸方程的系數(shù)檢驗列于表9,由表9 可知,回歸系數(shù)顯著性檢驗中T 檢驗統(tǒng)計量的概率p<0.05,說明因子1、因子2、因子3、因子4 和因子5中的每個自變量和因變量都有顯著的線性關(guān)系.

    表8 回歸方程的方差分析

    表9 回歸系數(shù)的顯著性檢驗

    2.7 米飯食味預(yù)測模型的建立

    為了得到用標(biāo)準(zhǔn)化自變量表示的回歸方程,將前述方程(1)、(2)、(3)、(4)、(5)、(6)帶入方程(7),得到:

    主成分回歸模型(8)表明,各自變量對米飯食味綜合評分值影響的大小順序依次為:a*值>b*值>L*值>硬度>黏聚性>黏著性>長度延伸率>膠著性>咀嚼性>恢復(fù)性>寬度延伸率>彈性.說明色澤指標(biāo)對米飯食味外觀和適口性評分之和影響最大.

    同時,根據(jù)公式(2)用原始變量替代標(biāo)準(zhǔn)化值,帶入方程(8)中可得到由原始變量表示的一般的主成分回歸方程:

    2.8 米飯食味預(yù)測模型的驗證

    利用主成分回歸方法所建方程對米飯食味總分的預(yù)測值(總分預(yù)測值=主成分回歸對外觀與適口性評分和的預(yù)測值+滋味感官評價實際值+味道感官評價實際值)與感官評價總分實際評價值的散點圖輸出結(jié)果見圖3.

    圖3 米飯食味總分預(yù)測值與實際值的關(guān)系

    由圖3 可知,采用主成分回歸法得到的米飯食味總分預(yù)測值與實際值的R2為0.937.由此說明,結(jié)合滋味和氣味的感官評價,可較準(zhǔn)確地預(yù)測米飯食味總分.采用前者方法建立的預(yù)測模型具有更強的擬合能力,這是因為采用主成分回歸方法消除了指標(biāo)間共線性,使預(yù)測方程更有效.

    3 結(jié)論

    通過對米飯食味品質(zhì)評價各指標(biāo)進行主成分分析可得:感觀評價中外觀和質(zhì)構(gòu)指標(biāo)間存在著顯著或極顯著相關(guān)性,前6 個主成分所構(gòu)成的信息量占總信息量的85.3%,以前6 個主成分為自變量,外觀和適口性評分之和為因變量建立主成分回歸方程:Z=40.244 3-0.275 2X1-0.087 2X2-0.009 5X3-0.992 4X4-1.001 1X5-0.002 2X6+8.122 3X7+7.308 4X8-120.106 4X9+0.001 3X10+0.007 3X11+42.998 4X12,該方程的米飯食味總分預(yù)測值與實際值的R2為0.937,擬合度較高.說明利用主成分回歸分析并結(jié)合感官評價對米飯食味總分進行評價,其預(yù)測方法是有效和可行的.

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