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    模糊數(shù)學(xué)在茶葉感官審評中的應(yīng)用

    2018-07-19 13:39:40趙瑤
    蠶桑茶葉通訊 2018年3期
    關(guān)鍵詞:綠茶評判感官

    趙瑤

    (湖北三峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院 443000)

    目前傳統(tǒng)茶葉的感官審評多采用評分法[1],其評審指標(biāo)有茶葉的外形、香氣、滋味、湯色、葉底,評審方法通過對評審人員各項指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均,從而獲得該茶葉的評定分?jǐn)?shù)。采用評分法存在一些不足之處。首先,由于審評人員自身條件不同,所評定的分?jǐn)?shù)往往離散程度較大,較難獲得比較一致的結(jié)果,因此僅用一個平均數(shù)很難準(zhǔn)確地表示某一指標(biāo)應(yīng)得的分?jǐn)?shù),存在的誤差較大;其次,如果評定的樣品超過兩個,最后得出的加權(quán)平均數(shù)出現(xiàn)相同,而又需要排列出它們的名次時,現(xiàn)行的加權(quán)記分法就很難解決。如果采用模糊數(shù)學(xué)的方法來處理評定的結(jié)果,當(dāng)兩種樣品屬于同一等級,在進(jìn)行排序時,可按照隸屬度大小從大到小進(jìn)行排序,由于它是綜合考慮所有的因素,極大地消除了主觀因素的影響,因而獲得的是一個綜合而比較客觀的結(jié)果[2]。

    1 數(shù)學(xué)模型的建立

    以綠茶品質(zhì)的感官審評為例,建立數(shù)學(xué)模型[2~3]。審評的品質(zhì)指標(biāo)為:外形、湯色、香氣、滋味、葉底。評定級別為:一級、二級、三級、四級。由10名審評員進(jìn)行感官評價。

    首先根據(jù)模糊綜合評判,設(shè)綠茶品質(zhì)指標(biāo)的論域為U:

    U={外形( u1),香氣(u2),湯色(u3),滋味( u4),葉底(u5)}

    再設(shè)評語論域為V:

    V= {一級( v1),二級( v2),三級( v3),四級(v4)}

    評語可以用文字表示,也可以用具體數(shù)字或評定級別表示。這里用評定級別表示其中一級(91~100分),二級(81~90分),三級(71~80分),四級(61~70分)。

    在審評時,由于各項指標(biāo)對茶葉品質(zhì)的影響程度不同,他們之間的關(guān)系不完全是平權(quán)的,因此需要考慮他們的權(quán)重,設(shè)權(quán)重因素為X:

    X= {0.3( x1),0.2(x2),0.2(x3),0.2(x4),0.1(x5)},且x1+x2+x3+ x4+ x5=1

    其中X的因素是U中的一個模糊子集(集合中的小集合),xn和un是相對應(yīng)。審評時需要選定若干名有經(jīng)驗的審評委員對各項指標(biāo)逐項評分。設(shè)審評委員人數(shù)為K,其中K= k1+k2+k3+···+k20。審評結(jié)果如表1:

    表1 評委評判結(jié)果

    將表1中所得數(shù)據(jù)分別除以評判總?cè)藬?shù)K,即得到一組關(guān)系,其中rij=ki/K,即為模糊矩陣T。

    模糊矩陣T包含了與審評有關(guān)的所有模糊信息。茶葉感官指標(biāo)綜合評判的結(jié)果為Y,Y是模糊向量X與模糊矩陣T的合成。即Y=X⊕T,其中“⊕”代表兩個模糊關(guān)系的合成運(yùn)算。

    2 合成運(yùn)算方法

    合成運(yùn)算方法一般有如下三種[3~4]:

    (1)模型Ⅰ M(∧,∨)——主因素決定型

    Yj= max{ min (xi,rij),1≤i≤n }(j = 1,2,···,m)。

    這種運(yùn)算方法得到的綜合評判的結(jié)果yj的值僅由xi與rij(i=1,2,···,n)中的某一個確定(先取小,后取大運(yùn)算),著眼點是考慮主要因素,即由指標(biāo)中最大項決定,其他指標(biāo)在一定范圍內(nèi)變化也不影響評判結(jié)果。所以這種評判模型適合于單項最優(yōu)就看作是綜合最優(yōu)的情形,而且這種運(yùn)算有時出現(xiàn)決策結(jié)果不易分辨的情況。

    (2)模型Ⅱ M(· ,∨)——主因素突出型

    Yj= max{ (xi·rij),1≤i≤n} (j = 1,2,···,m)。

    M(· ,∨)與模型M(∧,∨)較接近,區(qū)別在于用xi·rij代替了M(∧,∨)中的xi∧ rij,在模型M(· ,∨)中,對rij乘以小于1的權(quán)重xi表明,在考慮多因素時,xi是rij的修正值,與主要因素有關(guān),忽略了次要因素。但M(· ,∨)模型的兩個運(yùn)算中的一個已較為精細(xì),多少反映了些非主要因素的影響。

    (3)模型Ⅲ M(· ,+)——加權(quán)平均模型

    模型M(· ,+)對所有因素依權(quán)重大小均衡兼顧,適用于考慮各因素起作用的情況。在茶葉審評中需綜合考慮外形、香氣、湯色、滋味、葉底各因素,所以在茶葉審評時使用模糊綜合評判時適宜選擇加權(quán)平均模型。

    3 模糊綜合評判方法

    目前采用方法有最大隸屬度法、雙權(quán)法,h 函數(shù)法、f 函數(shù)法,后兩者是分別由前兩種方法演變而成的方法[4]。

    3.1 最大隸屬度法

    按照合成運(yùn)算模型Ⅰ(主因素決定型),進(jìn)行運(yùn)算后,得到結(jié)果向量Yj,結(jié)果向量Yj中各分量代表的是產(chǎn)品感官質(zhì)量處于各個評價分值或評語等級的隸屬度,因此向量中最大的數(shù)值對應(yīng)的等級即為該茶葉感官的等級。最大隸屬度法對于消除少數(shù)評委的帶有感情色彩的評判信息有一定的作用,但對結(jié)果向量中其他較小的分量卻完全沒有考慮,這同時丟失了一些不帶感情色彩的符合客觀實際的評判信息[5]。最大隸屬度法的缺陷在于只能判定等級,不能對同一等級的產(chǎn)品進(jìn)行準(zhǔn)確地排序。而且當(dāng)權(quán)重的分配較均勻時易出現(xiàn)雙峰值,此時甚至無法判定等級。

    3.2 雙權(quán)法

    3.3 h 函數(shù)法

    式中Yj也是按照合成運(yùn)算模型Ⅰ計算得到的結(jié)果向量,突出了主因素,其中hj一般為與Yj相對應(yīng)的n 個評語級別的等級系數(shù),是人為定的數(shù)值,k一般取2。在評判結(jié)果向量中,較大的分量中包含了絕大多數(shù)的正確信息,較小的分量包含了較多的錯誤信息,所以為突出較大分量和壓低較小分量的作用,以Yjk為權(quán)分別乘以各相應(yīng)評語級別的等級系數(shù),所得乘積求和后除以Yjk的總和。h 即為新的茶葉感官品質(zhì)評價函數(shù),根據(jù)求得的h 值接近哪個等級系數(shù)hj,即可判斷該茶葉屬于哪一等級,同時可按h 值排序。h 函數(shù)法解決了最大隸屬度法不能排序的缺陷,但由于h 函數(shù)法計算中采用由最大隸屬度法得出的Yj,因而在評判中突出了主因素,但忽略了其他因素,在實際應(yīng)用中也會遇到無法排序或排序不盡合理的問題[4]。

    3.4 f 函數(shù)法

    其中k=2,在形式上 f 函數(shù)法與h 函數(shù)法相似,其中hj一樣為與Yj相對應(yīng)的人為定的數(shù)值,區(qū)別是其中的Yj是按照模型Ⅲ計算得到。當(dāng)k = 1時,f 函數(shù)法與雙權(quán)法等同。在某些特殊的情況下,結(jié)果向量會出現(xiàn)分散的現(xiàn)象。即出現(xiàn)雙峰值和多峰值[6],有一定的原因,如果茶葉的感官質(zhì)量指標(biāo)u1,u2,u3···un不均衡,這一指標(biāo)高,而另一指標(biāo)又低,評判結(jié)果就有可能出現(xiàn)分散,這是客觀存在的;另外評委意見有一定的分歧也會造成分散,這就包含了一定的感情色彩,不符合客觀實際。雙峰值和多峰值問題可以通過更換合成運(yùn)算方法進(jìn)行改變,一般采用雙權(quán)法或f 函數(shù)法進(jìn)行處理可以得到單峰值。

    4 兩種綠茶感官品質(zhì)的模糊綜合評判

    4.1 設(shè)綠茶品質(zhì)評定論域U

    U={外形( u1),香氣(u2),湯色(u3),滋味( u4),葉底(u5)}

    4.2 設(shè)評語論域V

    V= {一級( v1),二級( v2),三級( v3),四級(v4)},其中一級91~100分,二級81~90分,三級71~80分,四級61~70分。

    4.3 建立評判矩陣

    假定綠茶的感官審評由10 人組成,用打分的方式表明各自的評判,評判結(jié)果見表2、表3。

    表2 1號綠茶感官評判結(jié)果

    表3 2號綠茶感官評判結(jié)果

    從表2、表3得到模糊關(guān)系矩陣分別為:

    4.4 綜合評判

    用強(qiáng)制確定法確定外形、香氣、湯色、滋味、葉底各自的權(quán)重X:

    X= {0.3( x1),0.2(x2),0.2(x3),0.2(x4),0.1(x5)},且x1+x2+x3+ x4+ x5=1。

    (1)最大隸屬度法評判結(jié)果

    根據(jù)合成運(yùn)算模型Ⅰ(主因素決定型),進(jìn)行運(yùn)算后,分別得到1號綠茶和2號綠茶的結(jié)果向量Y為:

    1號綠茶:Y1=(0.2,0.3,0.3,0.2 )

    2號綠茶:Y2=(0.2,0.2,0.3,0.1)

    從結(jié)果向量看,出現(xiàn)了雙峰值,y1= 0.3,y2= 0.3,無法判定1號綠茶的等級。而2號綠茶的等級可根據(jù)最大隸屬度原則判定為三級茶,但一級和二級的Y 值是一樣的,都為0.2??梢钥闯鲎畲箅`屬度法不能保證結(jié)果的惟一性,對茶樣無法做出評判。

    (2)雙權(quán)法評判結(jié)果

    依據(jù)合成運(yùn)算模型Ⅲ運(yùn)算后,分別得到兩樣品的結(jié)果向量Y:

    1號綠茶:Y1=(0.09,0.55,0.29,0.07)

    2號綠茶:Y2=(0.14,0.47,0.33,0.06)

    將結(jié)果向量與 H = (100,90,80,70)相乘,則:

    1號綠茶: s1= 86.6

    2號綠茶: s2= 86.9

    用雙權(quán)法評價的結(jié)果表明,1號綠茶和2號綠茶都為二級,而且2 號綠茶要優(yōu)于1 號綠茶。最大隸屬度法比較,用雙權(quán)法得出的Yj沒有忽略任何影響因素, 更為客觀,既評出了茶樣的等級,又可以給同一級別的茶樣排序。

    (3)h 函數(shù)法評價結(jié)果

    用合成運(yùn)算模型Ⅰ計算得出的結(jié)果向量Y(即最大隸屬度法得出的結(jié)果)代入h 函數(shù)法中的h 計算式得到{其中H = (100,90,80,70)}:

    1號綠茶:h1= 85.0

    2號綠茶:h2= 86.1

    從結(jié)果可以看出,兩個樣品的感官質(zhì)量等級均為二級,2號綠茶要優(yōu)于1號綠茶。因此,從這個意義上看,h 函數(shù)法是在最大隸屬度法的基礎(chǔ)上作了改進(jìn),實現(xiàn)了對多個樣品的排序。

    (4)f 函數(shù)法評價結(jié)果

    依據(jù)合成運(yùn)算模型Ⅲ運(yùn)算后得到的結(jié)果向量Y,代入計算公式,其中H = (100,90,80,70),得到:

    1號綠茶:h1= 86.9

    2號綠茶:h2= 87.3

    可見,用f 函數(shù)法評價兩個樣品,與上述各法得出相同結(jié)論。用f 函數(shù)法亦實現(xiàn)了對差距不大的多個樣品進(jìn)行排序,對處于同一等級的不同樣品的優(yōu)劣也可以作出判斷。

    5 結(jié)論

    從上述的分析中可以看出,最大隸屬度法不能判定1號茶的等級,不能保證結(jié)果的惟一性,在茶葉感官審評時采用最大隸屬度法具有局限性。雙權(quán)法、h 函數(shù)法、f 函數(shù)法得出兩個綠茶樣品均為二級,且對于同一等級的茶葉亦能通過得分分出優(yōu)劣,實現(xiàn)對多個樣品的排序。h 函數(shù)法,仍然是采取最大隸屬度法得出的Yj,突出主因素,具有局限性。f 函數(shù)法與雙權(quán)法相比放大了樣品之間的差距,更有效地對品質(zhì)相近的茶葉進(jìn)行排序。

    茶葉這種食品因其自身復(fù)雜多樣的特點,在評定其品質(zhì)時需要更加客觀、綜合的方法?,F(xiàn)階段茶葉品質(zhì)評定方法的主要特點[8]是在測定茶葉物理、化學(xué)因素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用非線性數(shù)據(jù)處理方法來尋求茶葉品質(zhì)與品質(zhì)因子之間錯綜復(fù)雜的非線性對應(yīng)關(guān)系,以建立相應(yīng)的茶葉品質(zhì)評定模型。模糊綜合評判也是非線性數(shù)據(jù)處理中的一種方法。

    自20世紀(jì)80年代呂志儉[2]將模糊數(shù)學(xué)綜合評判法引入食品感官質(zhì)量的審評以來,食品界出現(xiàn)模糊綜合評判熱,有很多應(yīng)用及方法討論的文章發(fā)表,朱余堯[9]發(fā)表了應(yīng)用模糊綜合評判進(jìn)行食品感官質(zhì)量的實施報告,蘭景波[7]等發(fā)表了關(guān)于模糊數(shù)學(xué)綜合評判食品感官質(zhì)量方法的討論;晏孝皋[10~12],閆喜霜、何衛(wèi)東[13]還介紹了模糊數(shù)學(xué)法與計算機(jī)聯(lián)用在食品審評與檢驗中的應(yīng)用。而專門針對模糊數(shù)學(xué)在茶葉品質(zhì)評定中應(yīng)用的報道不多。模糊數(shù)學(xué)綜合考慮評判人員的意見,采用比較科學(xué)的處理方法,得到的結(jié)果不僅使評定結(jié)果的客觀性增加,還能進(jìn)一步區(qū)別多種茶葉感官品質(zhì)之間的差別,使評定的結(jié)果更客觀和更準(zhǔn)確,而且計算機(jī)又能為其應(yīng)用提供方便的工具。從這些方面看來模糊數(shù)學(xué)在茶葉品質(zhì)研究中的應(yīng)用有著廣闊的前景。

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