基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電子鼻系統(tǒng)在食品無損檢測中的應(yīng)用

萬賜暉 賈文珅 王紀(jì)華 吳楠京

(1. 三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，湖北 宜昌 443002； 2. 北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究中心，北京 100097；3. 農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評估實(shí)驗(yàn)室(北京)，北京 100097；4. 4. 北京信息科技大學(xué)自動化學(xué)院，北京 100192)

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電子鼻系統(tǒng)在食品無損檢測中的應(yīng)用

萬賜暉1,2,3,4賈文珅2,3,4王紀(jì)華1,2,3,4吳楠京2,3,4

(1. 三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，湖北 宜昌 443002； 2. 北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究中心，北京 100097；3. 農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評估實(shí)驗(yàn)室(北京)，北京 100097；4. 4. 北京信息科技大學(xué)自動化學(xué)院，北京 100192)

電子鼻技術(shù)是一門新興的氣體分析技術(shù)，因其具有響應(yīng)速度快、檢測時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)副產(chǎn)品與食品的檢測中。文章首先介紹了幾種常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的，并比較了不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)，然后重點(diǎn)介紹了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電子鼻系統(tǒng)在水果檢測鑒別、肉制品檢測、茶葉品質(zhì)鑒定、乳制品、酒類等食品檢測方面的應(yīng)用，最后對電子鼻技術(shù)、ANN算法目前存在問題及發(fā)展趨勢進(jìn)行了闡述。

電子鼻；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；應(yīng)用；無損檢測

從20世紀(jì)50年代電子鼻的概念被提出[1]，發(fā)展到當(dāng)今能實(shí)現(xiàn)多種用途的電子鼻，在這短短幾十年的時(shí)間里，電子鼻展現(xiàn)出了良好的市場前景。其已被應(yīng)用于醫(yī)療診斷[2]、環(huán)境監(jiān)測[3]、農(nóng)產(chǎn)品檢測[4]以及食品檢測[5-6]等多個領(lǐng)域。如商品化電子鼻檢測儀器，智能鼻Fox4000、PEN3型電子鼻、香味掃描儀Aromascan等。這些電子鼻儀器已經(jīng)被用于食品、農(nóng)作物等的品質(zhì)檢測中。

電子鼻模擬生物嗅覺[7-8]，其系統(tǒng)主要由氣敏傳感器陣列、信號預(yù)處理單元和模式識別單元三部分組成[9]。氣敏傳感器陣列位于進(jìn)氣室，采集氣體信號[10]。傳感器陣列將采集到的信號傳輸給信號與處理單元。模式識別單元運(yùn)用指定的模式識別算法對預(yù)處理過的信號進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)對氣體信號的定性或定量分析[11]。

電子鼻系統(tǒng)的工作流程見圖1。在電子鼻系統(tǒng)中，模式識別算法是核心部分，目前被廣泛應(yīng)用的模式識別算法主要有兩大類[12]：一類是基于統(tǒng)計(jì)理論的線性分類算法，如主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、支持向量機(jī)(SVM)等；另一類基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性算法(ANN)。線性分類算法因其模型簡單而被廣泛應(yīng)用[13]，雖然抗干擾能力差；相比較之下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法則具有初步的自適應(yīng)與自組織能力，對噪聲的抗干擾能力強(qiáng)、在一定環(huán)境下預(yù)測的準(zhǔn)確度相對較高等優(yōu)點(diǎn)，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法目前被更為廣泛地應(yīng)用[14-15]。但是，采用何種模式識別算法對測定信號進(jìn)行處理可以得到最準(zhǔn)確的結(jié)果仍存在爭議，也成為科研工作者爭論的焦點(diǎn)。

圖1 電子鼻系統(tǒng)工作流程

本文介紹并比較了基于不同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電子鼻系統(tǒng)在水果、肉制品、茶葉、乳制品、酒類等食品檢測方面的應(yīng)用，并對目前基于ANN算法的電子鼻技術(shù)未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，起源于腦神經(jīng)元學(xué)說，是一類模式匹配算法，用于解決分類和回歸問題[16]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個龐大分支，有幾百種不同的算法。例如：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、廣義回歸網(wǎng)絡(luò)、反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。大量結(jié)構(gòu)簡單的神經(jīng)元組合在一起構(gòu)成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可以對人腦的一些基本功能進(jìn)行模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不按給定步驟執(zhí)行運(yùn)算，而是不斷地適應(yīng)、調(diào)整，最后完成某種運(yùn)算或識別。目前已有不少科研人員[17-18]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到了電子鼻系統(tǒng)中。

1.2 常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)，是一種誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過程，這個過程由信息的正向傳播和誤差的反向傳播組成。輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差由輸出后的誤差來估計(jì)，并以此計(jì)算更前一層的誤差，如此層層遞進(jìn)，最后判斷網(wǎng)絡(luò)誤差是否滿足要求。

1.2.2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)是徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種特殊形式，它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對簡單，除了輸入和輸出層外，一般只有兩個隱藏層，模式層和求和層。而模式中隱藏單元的個數(shù)，與訓(xùn)練樣本的個數(shù)是相同的，當(dāng)樣本通過隱藏層的同時(shí)，它的訓(xùn)練也已經(jīng)完成，具有訓(xùn)練時(shí)間少，計(jì)算成本低和易優(yōu)化的特點(diǎn)。同時(shí)，GRNN的最后結(jié)果是全局收斂的而非局部收斂。

1.2.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)常用于模式分類。它在分類功能上與最優(yōu)Bayes分類器等價(jià)，是基于統(tǒng)計(jì)原理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其實(shí)質(zhì)是基于貝葉斯最小風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則發(fā)展而來的一種并行算法，同時(shí)是完全前向的計(jì)算過程而不像傳統(tǒng)的多層前向網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反向計(jì)算。它的優(yōu)點(diǎn)是訓(xùn)練時(shí)間短、不易產(chǎn)生局部最優(yōu)，而且它的分類正確率較高。在有足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)條件下，無論多復(fù)雜的問題，都可以保證獲得貝葉斯準(zhǔn)則下的最優(yōu)解。

1.2.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)將模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互補(bǔ)結(jié)合，將邏輯推理、語言計(jì)算、非線性動力學(xué)集于一體，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和信息處理功能。在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出節(jié)點(diǎn)用來表示模糊系統(tǒng)的輸入、輸出信號，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含節(jié)點(diǎn)用來表示隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理能力使得模糊系統(tǒng)的推理能力大大提高。

不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)劣不同，其具體比較見表1。

表1 常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法性能比較

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在電子鼻上的應(yīng)用

2.1 水果及果制品檢測

水果中含有豐富的維生素、水分和膳食纖維等，對人的身體有很多的益處。但是，病變腐敗的水果卻會給人帶來不可估量的危害，因此，需要一種快速的檢測方法來對水果進(jìn)行檢測[19]。水果的芳香物質(zhì)是影響人們購買的主要因素，也是對其品質(zhì)進(jìn)行判定的重要依據(jù)[20]。因此，可以用電子鼻對其進(jìn)行檢測從而判定水果質(zhì)量[21]。

李瑩等[22]用PEN3型電子鼻對富士蘋果的貯藏時(shí)間進(jìn)行檢測，檢測不同貯藏時(shí)間蘋果的硬度、可滴定酸度和可溶性固性物。分別用PLS和BPNN方法建模，結(jié)果顯示，PLS法預(yù)測的相關(guān)系數(shù)為0.90，而BPNN法預(yù)測的相關(guān)系數(shù)為0.93，預(yù)測效果好于PLS模型。證明了用電子鼻對蘋果進(jìn)行貯藏時(shí)間檢測是可行的，且采用BPNN建模能提高預(yù)測的正確率。為了比較BPNN算法與常規(guī)線性算法結(jié)合使用后的效果，王宇菲等[23]用自制電子鼻對熱帶水果進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，判斷其在倉儲、運(yùn)輸中出現(xiàn)的品質(zhì)改變問題。使用PCA和LDA進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，結(jié)果顯示，用LDA+BP算法時(shí)系統(tǒng)判別準(zhǔn)確率可達(dá) 100%。結(jié)果說明，用電子鼻對熱帶水果的品質(zhì)檢測是可行的，且用LDA算法降維，BPNN算法建模得到的準(zhǔn)確率很高。為了檢測應(yīng)用BPNN算法對水果檢測的準(zhǔn)確率，Zhang Hong-mei等[24]采用兩種品牌共8個MOS型傳感器自制電子鼻，用以對桃進(jìn)行檢測。使用了多元線性回歸(MLR)、二次多項(xiàng)式逐步回歸(QPST)和BPNN 3種方法建模對桃的糖度和pH進(jìn)行預(yù)測。在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)將傳感器收集的信號和質(zhì)量參數(shù)結(jié)合分析，采用PCA和LDA的方法提取主成份。結(jié)果顯示，MLR模型的相關(guān)系數(shù)只有0.8，而QPST和BPNN方法建立的模型相關(guān)系數(shù)能達(dá)到0.9。結(jié)果說明，電子鼻有潛力成為一種可靠的工具用于檢測桃的品質(zhì)，且使用BPNN算法建模得到的正確率較高。由此說明，電子鼻系統(tǒng)應(yīng)用BPNN算法對水果進(jìn)行檢測可得到較高的準(zhǔn)確率。

Z. Haddi等[25]用5種MOS型傳感器自制電子鼻對多種果汁進(jìn)行檢測，用PCA算法建模檢測后發(fā)現(xiàn)，有幾種果汁不能被準(zhǔn)確地區(qū)分，而使用FNN算法建模檢測，能100%地鑒別所有不同的果汁。證明了用電子鼻鑒別不同品種的果汁是可行的，且使用FNN算法建模比使用PCA算法建模更優(yōu)。

由此可知，用電子鼻對水果進(jìn)行檢測是可行的，不同算法對于不同水果之間體現(xiàn)了較大適用性差異，選擇合適的算法可以使其檢測準(zhǔn)確率得到提高。

2.2 肉制品檢測

隨著人們對肉制品的需要越來越多，市場上出現(xiàn)的肉制品越來越參差不齊。肉制品保存不當(dāng)極易造成腐敗變質(zhì)，對人體造成危害。傳統(tǒng)的肉制品檢測方法[26]已經(jīng)不能滿足市場需求。因此，用電子鼻進(jìn)行快速無損檢測意義重大[27]。目前在肉制品新鮮度檢測、肉制品品質(zhì)的判定和肉品摻假檢測等方面以得到廣泛應(yīng)用[28-29]。

洪雪珍等[30]用PEN2型電子鼻對不同冷藏牛肉的貯藏天數(shù)進(jìn)行檢測，運(yùn)用主成分分析和線性判別分析對其新鮮度進(jìn)行檢測，結(jié)果表明，采用此兩種方法，對貯藏時(shí)間0～5 d的牛肉無法很好地鑒別。而采用BPNN和GRNN建立的模型誤差較小，能很好地區(qū)分不同貯藏天數(shù)的牛肉。且GRNN對冷藏時(shí)間、揮發(fā)性鹽基氮、微生物總數(shù)的預(yù)測效果均十分理想。證明用電子鼻對不用貯藏天數(shù)的牛肉進(jìn)行鑒別完全是可行的，且使用BPNN和GRNN建模的效果良好，優(yōu)于PCA和LDA。

Garcia等[31]使用薄膜傳感器制作電子鼻對不同品質(zhì)的火腿進(jìn)行區(qū)分，采用PCA進(jìn)行特征提取，PNN進(jìn)行識別，最后的識別結(jié)果能達(dá)到100%，完全區(qū)分不同品質(zhì)的火腿。證明采用PNN建模的電子鼻系統(tǒng)能很好地區(qū)別不同品質(zhì)的火腿。

Li Huan-huan等[32]采用可視傳感器陣列對豬肉的新鮮度進(jìn)行評價(jià)，用LDA和BPNN分別建模，BPNN的最佳識別率能達(dá)到100%，而LDA的最佳識別率為97.5%。結(jié)果說明用電子鼻來對豬肉新鮮度進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測是可行的，且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的性能優(yōu)于線性判別分析。與此同時(shí)，洪雪珍等[33]用PEN2型電子鼻對豬肉儲藏時(shí)間進(jìn)行快速檢測，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對豬肉儲藏時(shí)間進(jìn)行預(yù)測時(shí)，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率達(dá)到94.17%，預(yù)測集的準(zhǔn)確率達(dá)到93.75%，此結(jié)果說明用電子鼻區(qū)分新鮮度不同的豬肉是可行的，且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的模型預(yù)測效果良好。

由此可見，用電子鼻對肉和肉制品進(jìn)行不同貯藏天數(shù)的鑒別完全可行，通過比較不難發(fā)現(xiàn)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建模取得的效果良好，優(yōu)于PCA和LDA算法。

2.3 茶葉檢測

長久以來，人們用感官對茶葉進(jìn)行評定，評定過程中主觀因素太多，評定結(jié)果難以準(zhǔn)確。因此，急需一種能快速而且準(zhǔn)確的檢測方法[34]。而電子鼻恰好可以滿足這些需求且不損傷待檢測樣品[35]。

Ritaban Duttaa等[36]最早用MOS型傳感器自制電子鼻對5種不同工藝加工的紅茶進(jìn)行電子鼻檢測，采用PNN和徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測。這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都能區(qū)分出不同加工的紅茶，其中PNN正確率為94%，RBF網(wǎng)絡(luò)的正確率為100%。充分說明用電子鼻可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)工藝對茶葉進(jìn)行評價(jià)且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法正確率較高。為了驗(yàn)證其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的準(zhǔn)確率，傅均等[37]用8個MOS型傳感器自制的電子鼻對5種品牌的綠茶進(jìn)行檢測，采用K Ⅲ嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)K Ⅲ網(wǎng)絡(luò)這種輸入驅(qū)動聯(lián)想記憶分類器對學(xué)習(xí)次數(shù)要求很低，經(jīng)過4～7次訓(xùn)練，K Ⅲ網(wǎng)絡(luò)對5種綠茶的識別率平均值都能達(dá)到97%以上。為了比較使用PCA算法特征提取后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建模的模型準(zhǔn)確率，Yu Hui-chun等[38]對5種不同品牌的綠茶用PEN2型電子鼻進(jìn)行檢測，使用PCA進(jìn)行特征提取，然后使用BPNN和PNN算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，結(jié)果顯示，兩種算法的識別率分別達(dá)到100%和98.7%，此結(jié)果表明使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行識別的電子鼻能很好地區(qū)分出不同的茶葉且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建模效果良好。

張紅梅等[39]使用PEN2型電子鼻對茶葉中茶多酚的含量進(jìn)行快速檢測，分別用多元線性回歸、二次多項(xiàng)式逐步回歸分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型，結(jié)果表明，3種模型茶多酚含量預(yù)測值與實(shí)測值之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.86，0.90 和0.92。結(jié)果說明，使用電子鼻對茶葉茶多酚含量的檢測是可行的，且采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到的準(zhǔn)確率最高。陳哲等[40]用12個MOS傳感器自制電子鼻對碧螺春茶葉品質(zhì)等級進(jìn)行檢測。對比了K最臨近(KNN)算法和BPNN算法來區(qū)分不同等級的茶葉，提取了茶水和茶底的特征融合信息。結(jié)果顯示，KNN模型的判別率為83.33%，BPNN模型對茶葉樣本判別率則達(dá)到了100%。結(jié)果表明，采用電子鼻收集信號再用BPNN模型進(jìn)行分析，能達(dá)到預(yù)期的效果。證明電子鼻對茶葉品質(zhì)檢測是可行的。

由此可見，電子鼻可以應(yīng)用于茶葉檢測的多個方面，由上述試驗(yàn)結(jié)果不難看出，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建模對茶葉檢測，能取得較好的試驗(yàn)效果，得到的結(jié)果更為準(zhǔn)確。

2.4 乳制品檢測

乳制品已經(jīng)是日常生活中不可或缺的一部分，它不但是提供鈣元素的好食品，而且含大量的蛋白質(zhì)、維生素和礦物質(zhì)，對人的身體健康十分有益。但乳制品的保質(zhì)期普遍較短，新鮮的乳制品往往只有幾天的保存時(shí)間，且在貯藏期間乳制品含有的揮發(fā)性成分每天都在發(fā)生變化。所以，采用電子鼻系統(tǒng)對乳制品進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的測定，從而保證乳制品的質(zhì)量意義重大[41]。

張虹艷等[42]使用PEN3型電子鼻，采用4層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識別。對室溫及冷藏條件下不同貯藏時(shí)間羊奶用電子鼻進(jìn)行檢測，并與LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GANN)方法進(jìn)行對比。結(jié)果表明LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的判別率為86.67%，遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別率為94.44%，4層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別率為98.89%。由試驗(yàn)結(jié)果可以看出，多一層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對信號的處理能力更強(qiáng)，使得正確率更高。除此之外，張虹艷等[43]還采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性判別分析對羊奶儲存時(shí)間進(jìn)行鑒別，結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能區(qū)分不同儲存時(shí)間的羊奶，說明用電子鼻進(jìn)行羊奶檢測是可行的。

肖濤等[44]采用MOS傳感器自制電子鼻對百利包、利樂枕和利樂包3種包裝方式的純牛奶用電子鼻進(jìn)行檢測，分別使用了Fisher判別分析(FDA)和BPNN，結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別能夠識別出不同質(zhì)量的純牛奶，并根據(jù)此判斷不同的包裝方式。姜天緯等[45]對多種品牌、不同新鮮程度的牛奶進(jìn)行檢測，并對比了PCA算法的檢測結(jié)果。結(jié)果表明，PCA更適用于廣普操作，而ANN則更適用于高精度要求的針對性操作，其自適應(yīng)調(diào)整的特性可以減少牛奶中其他成分來帶的干擾。

由此可見，電子鼻對乳制品的檢測是可行的，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到乳制品中，可以較為準(zhǔn)確的檢測出不同儲藏時(shí)間和不同種類的乳制品。

2.5 酒類檢測

中國是酒的故鄉(xiāng)，也是酒文化的發(fā)源地，是世界上釀酒最早的國家之一。風(fēng)味是所有酒類最重要的分級標(biāo)準(zhǔn)[46]，目前市場充斥著各種以次充好，以新充陳的假酒劣酒。傳統(tǒng)的感官檢測已經(jīng)無法滿足客觀需求。目前近紅外光譜技術(shù)、色譜/質(zhì)譜技術(shù)、電子鼻技術(shù)等已經(jīng)開始展現(xiàn)其優(yōu)勢[47]，其中電子鼻因其操作簡單、價(jià)格適中、靈敏度高等特性越來越受到重視。

周紅標(biāo)等[48]用5個MOS型傳感器自制電子鼻對4種品牌的白酒進(jìn)行檢測。采用遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-WNN)，對4種品牌白酒的識別率均在97.0%以上，其收斂速度和診斷精度較之其他算法有明顯的優(yōu)勢。周紅標(biāo)等[49]還采用了自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DE-PNN)的模型對白酒品牌進(jìn)行檢測，其識別率達(dá)到97.5%，對比RBF和SVM模型的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)DE-PNN 的方法具有更好的分類效果和較快的收斂速度。證明用電子鼻檢測不同白酒是可行的，使用DE-PNN建模的效果優(yōu)于RBF和SVM。為了驗(yàn)證不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的準(zhǔn)確性，秦樹基等[50]用4個MOS型傳感器自制電子鼻對4種品牌的白酒進(jìn)行檢測。采用了3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，分別是BPNN、LVQ和PNN。試驗(yàn)結(jié)果顯示，BPNN網(wǎng)絡(luò)可達(dá)到的最大識別率為92.5%，LVQ網(wǎng)絡(luò)可達(dá)到的最大識別率為95.0%，PNN網(wǎng)絡(luò)可達(dá)到的最大識別率為92.5%。說明用電子鼻檢測酒類品牌完全是可行的，且用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建模能獲得較高的識別率。

M.Aleixandre等[51]用自制便攜式電子鼻對4種不同的葡萄酒進(jìn)行檢測。他們分別用PCA和PNN算法建模，結(jié)果顯示，PCA的處理結(jié)果無法準(zhǔn)確地區(qū)分4個品種的葡萄酒，會有部分信息重疊，而PNN能以100%的正確率辨別這些葡萄酒。結(jié)果表明電子鼻可以對不同的葡萄酒進(jìn)行區(qū)分，且PNN算法建模效果優(yōu)于PCA。

由此可見，用電子鼻對白酒和葡萄酒進(jìn)行品牌區(qū)分是可行的，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的模型性能要優(yōu)于PCA、SVM，得到的準(zhǔn)確率更高。然而，乙醇和水蒸氣對電子鼻有著較大的影響，使其難以準(zhǔn)確把握酒類的風(fēng)味特征，此問題有待進(jìn)一步解決。

3 結(jié)論與展望

電子鼻的研究是對仿生嗅覺的研究，有著巨大的發(fā)展?jié)摿?，其快速、簡便、成本低、重?fù)率好、無損檢測等特點(diǎn)，為檢測工作帶來了極大的便利，在各個領(lǐng)域已經(jīng)開始了應(yīng)用。但不可否認(rèn)的是，電子鼻技術(shù)還處在不斷完善進(jìn)步的過程，受材料、工藝、數(shù)據(jù)處理方法等方面的限制，電子鼻的檢測與識別范圍與人們的期望還存在差距。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由于具有很強(qiáng)的非線性處理能力及模式識別能力而得到了廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過學(xué)習(xí)，自動掌握隱藏在傳感器響應(yīng)強(qiáng)度和氣味類型之間的、難以用明確的數(shù)學(xué)模型表示的對應(yīng)關(guān)系。但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不能滿足所有情況下的精度需求，所以許多統(tǒng)計(jì)技術(shù)常常與ANN聯(lián)合使用以得到一組比用單個技術(shù)得到的數(shù)據(jù)更加全面的分類和聚類。

由此可見，無論是電子鼻技術(shù)還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都有著需要進(jìn)一步研究發(fā)展的地方，但不可否認(rèn)的是，隨著電子鼻技術(shù)的發(fā)展，人們的“嗅覺”將會擴(kuò)展到更遠(yuǎn)的地方。隨著科研人員對算法的不斷研究，將對算法程序不斷優(yōu)化，智能算法的結(jié)合使用已經(jīng)成為今后的發(fā)展趨勢。將智能算法應(yīng)用到電子鼻中，將會提高電子鼻預(yù)測的正確率，使得電子鼻的性能得到提升。

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ANN-based electronic nose system in the application of food nondestructive testing

WANCi-hui1,2,3,4JIAWen-shen2,3,4WANGJi-hua1,2,3,4WUNan-jing2,3,4

(1.CollegeofComputerandInformationTechnology,ChinaThreeGorgesUniversity,Yichang,Hubei443002,China;2.DepartmentofBeijingResearchCenterforAgriculturalStandardsandTesting,BeijingAcademyofAgricultureandForestryScience,Beijing100097,China; 3.DepartmentofRiskAssessmentLabforAgro-products(Beijing),MinistryofAgriculture.P.R.China,Beijing100097,China; 4.CollegeofAutomation,BeijingInformationScience&TechnologyUniversity,Beijing100192,China)

Electronic nose technique is a kind of emerging technology in gas analysis and has been widely applied in agricultural products and food testing, due to the advantages of its rapid response in a short time. In this paper, a number of ANN algorithm were illuminated, and the applications of ANN-based electronic nose system in destructive testing of fruit, meal, tea, milk and wine etc. were reviewed. Finally, the shortcomings of electronic nose technique and ANN algorithm and the development trend of them were also discussed.

electronic nose; neural network algorithm; application; nondestructive testing

北京市農(nóng)林科學(xué)院青年基金(編號：QNJJ201630)

萬賜暉，男，三峽大學(xué)在讀碩士研究生。

王紀(jì)華(1958—)，男，北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究中心研究員，博士。E-mail: jiaws@brcast.org.cn

2016—09—18

10.13652/j.issn.1003-5788.2016.10.048