草莓感官評(píng)價(jià)模型方法比較

馬婉婷，尚偉，谷晏，趙峙堯，孫穎

（1.北京工商大學(xué)化學(xué)與材料工程學(xué)院，人工智能學(xué)院，北京 100048）（2.北京市西城區(qū)市場(chǎng)監(jiān)督管理局，北京 100048）

草莓為薔薇科的多年生草本植物，其果實(shí)鮮美紅嫩、果肉柔嫩多汁、有著濃郁的特殊香氣，具有較高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，有著“漿果皇后”的美稱，在國(guó)內(nèi)外許多地區(qū)均有種植[1,2]。近年來，中國(guó)草莓生產(chǎn)規(guī)模穩(wěn)定增長(zhǎng),產(chǎn)量和種植規(guī)模均居于全球首位，在全世界的經(jīng)濟(jì)作物中占有重要的地位[3]。然而針對(duì)草莓的品質(zhì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)流程仍存在欠缺從而使得草莓的綜合利用率相對(duì)較低[4]。目前有關(guān)草莓的感官評(píng)價(jià)研究大多聚集在草莓果汁、果酒和草莓醬等領(lǐng)域[5],針對(duì)草莓新鮮果實(shí)的感官評(píng)價(jià)方法較少，有基于電子鼻技術(shù)[6]、近紅外光譜檢測(cè)[7]等，但仍以專家組人工品嘗評(píng)定的方法為主[8]。人工評(píng)定與評(píng)價(jià)者本人的評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)、年齡及健康狀況有關(guān),結(jié)果具有主觀性，不同專家評(píng)定結(jié)果會(huì)有偏差，導(dǎo)致不同批次的產(chǎn)品無法橫向比較。鐘成等[8]提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)啤酒風(fēng)味建立的客觀評(píng)價(jià)模型，但由于草莓的貨架期短，導(dǎo)致理化指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)少，故而鮮果草莓感官評(píng)價(jià)的估計(jì)模型相對(duì)較少。

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種具有構(gòu)建流程相對(duì)簡(jiǎn)潔且耗時(shí)較低，可以較好的解決樣本數(shù)量少、數(shù)據(jù)維度高等問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[10]，被廣泛應(yīng)用于分類和回歸問題中。支持向量機(jī)模型不僅可以表征樣本數(shù)據(jù)中輸入數(shù)據(jù)多個(gè)特性和目標(biāo)輸出之間的非線性關(guān)系而且結(jié)果精度高、穩(wěn)定性好。游清順等[11]通過SVM對(duì)抽檢數(shù)據(jù)進(jìn)行食品質(zhì)量合格分類。王娜[12]采用了最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型對(duì)北京市肉類供應(yīng)量做出了預(yù)估。影響支持向量機(jī)模型精度、穩(wěn)定性及泛化性的主要因素就是支持向量機(jī)的核心參數(shù)：懲罰因子c和松弛因子g。故而參數(shù)的優(yōu)化對(duì)于如何建立起一個(gè)支持向量機(jī)模型必不可少。因此，本文提出了一種基于支持向量回歸的草莓感官評(píng)價(jià)估計(jì)方法，并利用灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

本研究中的草莓果實(shí)品種為“章姬”，來自北京天翼生物工程有限公司的昌平奶油草莓生產(chǎn)基地。超氧化物歧化酶（Superoxide Dismutase，SOD）、過氧化氫酶（Catalase，CAT）、抗壞血酸過氧化物酶（Ascorbate Peroxidase，APX）、過氧化物酶（Peroxidase，POD）、多酚氧化酶（Polyphenol Oxidase，PPO）、過氧化氫（H2O2）測(cè)定試劑盒，南京建成生物工程研究所有限公司；生理鹽水，石家莊四藥有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

Bio-tek酶標(biāo)儀，SYNERGY公司；分光光度計(jì)，安捷倫科技有限公司；3K15高速冷凍離心機(jī)，SIGMA公司；T-403數(shù)字電子天平，北京賽多利斯儀器系統(tǒng)有限公司；恒溫集熱式加熱磁力攪拌器DF-101S，鞏義市予華儀器有限公司；F-80C型制冰機(jī)，北京博威興業(yè)科技發(fā)展有限公司。

1.3 方法

1.3.1 草莓樣品設(shè)計(jì)

選擇果實(shí)體積、色澤、成熟度相同（草莓品種為章姬，八成熟，色澤紅潤(rùn)鮮艷色深，單果質(zhì)量(15±1) g），無病蟲害和機(jī)械傷的草莓鮮果在常溫下進(jìn)行試驗(yàn)。

1.3.2 理化指標(biāo)測(cè)定

按照SOD、CAT、APX、POD、PPO、H2O2測(cè)定試劑盒提供的方法進(jìn)行測(cè)定。按照m（草莓）:m（生理鹽水）=1:9，在冰水浴條件下配制比例為10%組織均勻漿液，獲取3500 r/min離心10 min后的上清液。遵循試劑盒步驟，先準(zhǔn)備好實(shí)驗(yàn)管、對(duì)照管，再添加相應(yīng)試劑1到試劑4。均勻后，獲取3500 r/min離心10 min后的上清液，在相應(yīng)波長(zhǎng)處，利用酶標(biāo)儀進(jìn)行測(cè)定，平行重復(fù)各3次，計(jì)算酶活力[13]。

黃酮的測(cè)定方法[14]：稱取蘆丁10 mg，加入10 mL無水乙醇，配成0.1 mg/mL的標(biāo)準(zhǔn)品溶液。稱取草莓樣品5 g，置于50 mL棕色容量瓶中，加入無水乙醇35 mL，超聲60 min，以無水乙醇定容至刻度，搖勻后取25 mL于50 mL離心管中，于6000 r/min離心10 min，上清液備用。吸取0.00、1.00、2.00、3.00、4.00、5.00 mL蘆丁標(biāo)準(zhǔn)品溶液，分別置于25 mL的比色管中，補(bǔ)水至10 mL，加1.0 mL亞硝酸鈉（50 g/L），放置6 min，加1.0 mL硝酸鋁溶液（100 g/L），放置6 min，加入4.0 mL氫氧化鈉溶液（40 g/L），加水至刻度，放置15 min。用1 cm比色皿，以試劑空白調(diào)節(jié)零點(diǎn)，在波長(zhǎng)510 nm處測(cè)定吸光度。以吸光度為縱坐標(biāo)，蘆丁質(zhì)量為橫坐標(biāo)，繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線。精密吸取2.0 mL供試品溶液，置25 mL比色管中，補(bǔ)水至10 mL。在波長(zhǎng)510 nm處測(cè)定吸光度。

總多酚的測(cè)定方法[15]：稱取沒食子酸約10 mg，置于100 mL棕色容量瓶中，加水配成的0.1 mg/mL標(biāo)準(zhǔn)品溶液。稱取草莓樣品10 g，置100 mL棕色容量瓶中，加入水適量，超聲60 min，冷卻至室溫，以水定容至刻度，搖勻后取30～35 mL于50 mL離心管中，于6000 r/min離心15 min，上清液備用。吸取標(biāo)準(zhǔn)品溶液0.20、0.40、0.60、0.80 mL分別置于10 mL的容量瓶中，各加入3～4 mL的水。加入0.5 mL福林酚試液；在1～8 min內(nèi)，各加入1.5 mL Na2CO3溶液（20.0 g/100 mL的水溶液）。用水定容至刻度，分別得到?jīng)]食子酸濃度約為0.002、0.004、0.006、0.008 mg/mL的標(biāo)準(zhǔn)品溶液，將各容量瓶置于30 ℃水浴中保持2 h。同時(shí)配制空白溶液，以空白溶液調(diào)零，于760 nm（10 min內(nèi)）處測(cè)定吸光度，以吸光度為縱坐標(biāo)，濃度為橫坐標(biāo)，繪制回歸曲線。精密吸取0.2 mL供試品溶液，置10 mL容量瓶中，各加入3～4 mL水，以空白溶液調(diào)零，于760 nm（10 min內(nèi)）處測(cè)定吸光度。

pH值的測(cè)定：草莓可食部分打漿，取一定量的草莓醬加等量的屈臣氏水混勻，用pH計(jì)測(cè)量5次。

可溶性固形物（Soluble Solids Content，SSC）的測(cè)定[16]：草莓可食部分打漿，用四層紗布擠出均漿汁液，用Abbemat 500全自動(dòng)折光儀測(cè)量3次。

1.3.3 感官評(píng)價(jià)

感官評(píng)價(jià)小組由5名女性和5名男性（年齡從25歲到55歲）組成。他們能夠區(qū)分基本口味（苦、甜、酸、咸和鮮味），并在果蔬感官評(píng)級(jí)及風(fēng)味分析方面有一定經(jīng)驗(yàn)。小組成員接受了培訓(xùn)，每周（3周）三次，每次20 min，對(duì)5種不同濃度的基本口味溶液進(jìn)行區(qū)分和重新排序。在培訓(xùn)期間，為受試者提供了五種草莓，為每種屬性提供了廣泛的感官可變性，并進(jìn)一步刺激描述符的形成。感官評(píng)估的最終評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)由小組討論確定。

描述性術(shù)語及其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)定義如下：（1）酸度：0.05 g檸檬酸/100 mL水=酸10，0.1 g檸檬酸/100 mL水=酸性20；（2）甜度：2 g蔗糖/100 mL水=甜度10，4 g蔗糖/100 mL水=甜值20；（3）苦味：0.00075 g奎寧/100 mL水=苦味10，0.0015 g奎寧/100 mL水=苦20；（4）外觀：草莓果實(shí)飽滿完整，沒有機(jī)械損傷=外觀20；（5）堅(jiān)硬度：硬度高，無腐爛=硬度20；（6）色澤：紅潤(rùn)，均勻=色澤20；（7）香氣：草莓香氣濃郁，無異味，無澀味=香氣20；（8）滋味：不同口味的組合。根據(jù)確定的感官評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，小組成員在2周內(nèi)接受了6次培訓(xùn)。最后，所有小組成員都能夠識(shí)別這些描述詞并一致使用它們。

感官評(píng)價(jià)在（23±2）℃、濕度55%的感官面板室中進(jìn)行。小組成員被要求以外觀、堅(jiān)硬度、色澤、香氣、滋味為評(píng)價(jià)指標(biāo)。每個(gè)指標(biāo)滿分20分，總計(jì)100分。表1為試驗(yàn)中的感官評(píng)價(jià)回答表。為了避免疲勞和攜帶影響，小組成員被要求在兩個(gè)不同樣本的測(cè)試間隔期間用50～60 mL的飲用水漱口。感官評(píng)估前一小時(shí)不允許進(jìn)食、飲酒或吸煙。在每節(jié)課結(jié)束時(shí)收集所有記分卡，并計(jì)算所有10名小組成員在三次重復(fù)實(shí)驗(yàn)中給出的所有描述符的平均值，以進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。

表1 感官評(píng)價(jià)得分表Table 1 Sensory evaluation score table

1.3.4 數(shù)據(jù)處理

理化指標(biāo)及感官指標(biāo)均每0.5 d測(cè)定一次，共測(cè)量6 d，每次平行測(cè)定3組，共測(cè)得36條實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)。

2 模型的建立

2.1 支持向量機(jī)模型

支持向量機(jī)可以對(duì)樣本進(jìn)行有監(jiān)督的分類和回歸，2014年由Vladimie等[17]提出，本文使用的是支持向量機(jī)的回歸（Support Vector Regression，SVR），圖1為其原理圖，目的是通過訓(xùn)練尋找到一個(gè)使得所有樣本點(diǎn)距其距離最小的超平面。

圖1 支持向量機(jī)原理示意圖Fig.1 Schematic diagram of Support vector machine

超平面可用式（1）表示：

式中：

ωT——權(quán)向量轉(zhuǎn)置，

b——偏置。

尋找最優(yōu)超平面的問題可以轉(zhuǎn)化為所對(duì)應(yīng)的凸二次規(guī)劃問題：

式中懲罰因子c的取值反映了公式（2）中2個(gè)變量的權(quán)重；iξ和ξ*i為松弛變量，旨在使得尋找最優(yōu)超平面的標(biāo)準(zhǔn)降低。落入到ε定義的不敏感帶內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)忽略其損失，即只有落在不敏感地帶外的樣本才會(huì)對(duì)支持向量模型產(chǎn)生影響，最后確定的優(yōu)化模型具有總損失最小和間隔最大的特點(diǎn)。

SVR的核函數(shù)有多種選擇[18]，應(yīng)用廣泛的徑向基函數(shù)作為本文選用的核函數(shù)。尋找最優(yōu)超平面轉(zhuǎn)化為的凸二次規(guī)劃的對(duì)偶問題由拉格朗日乘數(shù)法解決，并給出決策函數(shù)：

式中：

ai和aj——拉格朗日乘數(shù)；

用K(xi,xj)=φ(xi)Tφ(xj)來計(jì)算多維特征空間向量的數(shù)量積。

參數(shù)的正確取值也對(duì)SVR模型有著很大的影響[19]，合理的參數(shù)選擇會(huì)使得所建立模型學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)，精度更高。懲罰因子c和徑向基核函數(shù)的參數(shù)g是建立支持向量回歸模型需要確定的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。c決定了模型的復(fù)雜程度和誤差大小，擬合效果會(huì)隨著c數(shù)值的增大而變好，然而取值超過一定范圍也會(huì)導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象。核函數(shù)參數(shù)g則是用于定義了單一訓(xùn)練樣本能起到多大的影響，如果g的取值不恰當(dāng)會(huì)導(dǎo)致支持向量機(jī)模型的泛化能力差。為獲取精度最高的SVR模型，采用GWO算法進(jìn)行參數(shù)c、g的尋優(yōu)[20]。

2.2 灰狼優(yōu)化算法

灰狼優(yōu)化算法在2014年作為一種群體的隨機(jī)搜索算法由高校研究者M(jìn)irjalili等[21]提出。該優(yōu)化算法模仿灰狼種群的等級(jí)制度及捕獵生活，存在能夠自適應(yīng)調(diào)整的收斂因子，需要設(shè)定的參數(shù)少易通過編程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)因而被廣泛選用。

灰狼是一種處于食物鏈頂端的群居犬科哺乳動(dòng)物[22]?；依欠N群嚴(yán)格按照社會(huì)權(quán)力等級(jí)制度進(jìn)行生活。GWO將灰狼群體劃分為α、β、γ和ω4種等級(jí)。按適應(yīng)度的大小排序金字塔如圖2所示。

圖2 灰狼的社會(huì)等級(jí)制度Fig.2 The social hierarchy of the gray wolf

狼群中的頭狼記為α，它是在狼群中對(duì)捕獵、生長(zhǎng)、作息時(shí)間等行為進(jìn)行決定的支配狼。狼群中所有其他的狼都要聽從它的吩咐。另外,雖然它不一定是整個(gè)狼群中最強(qiáng)大的狼但是它是整個(gè)狼群中最具有管理技能。

β狼是α狼的最優(yōu)遞補(bǔ)狼，它可以管理除了α狼之外的其他等級(jí)的狼群，并幫助α狼做出選擇，在α狼死亡或衰弱后，β狼將有望頂替α狼。

γ狼，它服從α、β狼，并同時(shí)調(diào)配底層狼。

ω狼，需要服從社會(huì)層級(jí)上的其他狼，主要作用是保持狼群內(nèi)秩序的穩(wěn)定，防止出現(xiàn)自相殘殺等問題。

灰狼捕食獵物有如下三個(gè)步驟：搜尋、跟蹤和圍捕[23]，GWO優(yōu)化過程就是灰狼種群生活中社會(huì)階級(jí)劃分、搜索、包圍和攻擊獵物的過程，GWO算法首先自由產(chǎn)生部分狼群，確定獵物的大致位置，ω狼在α、β、γ狼的帶領(lǐng)和指導(dǎo)下進(jìn)行跟蹤獵物和圍攻，最優(yōu)參數(shù)通過計(jì)算適應(yīng)度值得出，直至滿足終止條件時(shí)，目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解即為獵物的最終位置。

灰狼在發(fā)覺獵物后漸漸靠近并圍困獵物的過程可用如下數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述：

搜尋過程大多依賴α、β、γ狼的合作進(jìn)行。算法通過假設(shè)狼群具有分辨獵物方向和位置的潛能[23,24]來模擬灰狼狩獵的過程從而獲得最優(yōu)解，這樣在每次迭代過程中，保留社會(huì)等級(jí)中前三層級(jí)的狼群位置并根據(jù)其位置數(shù)據(jù)來更新計(jì)算出其余灰狼的定位[25]，用下列數(shù)學(xué)模型描述上述過程：

圖3 灰狼位置更新示意圖Fig.3 Schematic of gray wolf location update

2.3 基于GWO-SVM的草莓感官評(píng)價(jià)軟測(cè)量模型

2.3.1 數(shù)據(jù)分析

實(shí)驗(yàn)每隔0.5 d測(cè)量一次與草莓感官評(píng)價(jià)相關(guān)的十項(xiàng)理化風(fēng)味指標(biāo)并記錄，同時(shí)記錄專家組評(píng)定的草莓感官評(píng)價(jià)得分?jǐn)?shù)據(jù)，每次平行測(cè)定三組，直至6 d后草莓腐敗失去感官價(jià)值，共獲得3組36條草莓理化風(fēng)味指標(biāo)及對(duì)應(yīng)的專家組感官評(píng)價(jià)得分?jǐn)?shù)據(jù)，并計(jì)算三組平行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的均值。對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將實(shí)驗(yàn)所得的三組平行數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用三組平行數(shù)據(jù)的均值作為測(cè)試集對(duì)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。利用十項(xiàng)理化風(fēng)味指標(biāo)作為輸入數(shù)據(jù)，草莓感官評(píng)價(jià)得分作為輸出數(shù)據(jù)的軟測(cè)量模型結(jié)構(gòu)圖如圖4。

圖4 草莓感官評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structural diagram of strawberry sensory evaluation model

2.3.2 草莓感官評(píng)價(jià)模型的建立

整個(gè)流程在MATLAB2019b中進(jìn)行編譯與實(shí)現(xiàn)，使用LIBSVM工具箱來進(jìn)行支持向量機(jī)的應(yīng)用,核函數(shù)采用徑向基函數(shù)。影響SVR模型精度參數(shù)的懲罰因子c和核函數(shù)參數(shù)g由灰狼優(yōu)化算法通過不斷迭代直至達(dá)到終止?fàn)顟B(tài)獲得，模型的精度由測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)定，上述過程即為草莓感官評(píng)價(jià)得分的軟測(cè)量模型的建立，如圖5所示。

圖5 基于灰狼優(yōu)化支持向量回歸的草莓感官評(píng)價(jià)模型的建立Fig.5 Establishment of strawberry sensory evaluation based on grey wolf optimized support vector regression

3 結(jié)果與分析

本文按照3:1的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。草莓感官評(píng)價(jià)模型基于灰狼優(yōu)化支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)，其中灰狼算法初始參數(shù)設(shè)置為：狼群數(shù)量20，迭代終止次數(shù)50。將尋優(yōu)算法尋優(yōu)后獲得的最佳參數(shù)c和參數(shù)g代入構(gòu)建的支持向量回歸模型中對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。

本實(shí)驗(yàn)選用均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均絕對(duì)誤差[27]（Mean Absolute Error，MAE）和R2（R Squared）這三個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)基于GWO-SVM的草莓感官評(píng)價(jià)模型的性能。

其中，以均方根誤差計(jì)算出估計(jì)值與真值之間偏差的平方和與訓(xùn)練次數(shù)n比值的平方根，用于反映估計(jì)值同真值之間的誤差[28]；平均絕對(duì)誤差用于衡量估計(jì)值與真值之間的距離，可以準(zhǔn)確表達(dá)實(shí)際估計(jì)偏差的嚴(yán)重程度；R2是一個(gè)相對(duì)度量指標(biāo)，它的主要作用是對(duì)其結(jié)果進(jìn)行了歸一化，更易于看出模型間的差距[29]，故而可以使用它來與在相同數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的其他模型進(jìn)行比較。

三項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算公式如下：

式中：

n——樣本數(shù)；

?y——草莓感官評(píng)價(jià)真實(shí)值；

?y——草莓感官評(píng)價(jià)真實(shí)值的平均值；

y——預(yù)測(cè)結(jié)果；

y——預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值。

設(shè)置粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)（Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine，PSO-SVM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short Term Memory Networks，LSTM）進(jìn)行對(duì)比，每種算法的迭代次數(shù)均與實(shí)驗(yàn)所用方法迭代次數(shù)一致。其中粒子群優(yōu)化算法與灰狼優(yōu)化算法的目的相同，均為找到支持向量機(jī)模型中最優(yōu)的的懲罰因子c和松弛因子g[30,31]，旨在比較不同優(yōu)化算法在此實(shí)驗(yàn)問題中的參數(shù)尋優(yōu)性能。LSTM和CNN[32]有監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)草莓感官評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，比較了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在本實(shí)驗(yàn)中小樣本數(shù)據(jù)回歸問題上的精度。為了充分驗(yàn)證所提出模型的有效性，將每種方法獨(dú)立重復(fù)20次，均計(jì)算均方根誤差、平均絕對(duì)誤差、R2三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)與所提出模型的誤差效果進(jìn)行對(duì)比，以確保結(jié)果的客觀性。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖6～8所示。

圖6 各個(gè)模型的RMSE箱線圖Fig.6 RMSE boxplot of each model

圖7 各個(gè)模型的MAE箱線圖Fig.7 MAE boxplot of each model

由圖6、7可以看出，經(jīng)GWO優(yōu)化后的SVM模型的誤差箱體小于其他模型的誤差箱體，重復(fù)實(shí)驗(yàn)20次后，RMSE均值為0.28，誤差浮動(dòng)范圍為0.04，MAE均值為0.24，誤差浮動(dòng)范圍為0.05。其次依次為經(jīng)PSO優(yōu)化的支持向量機(jī)模型RMSE均值0.46，MAE均值0.38，誤差浮動(dòng)范圍分別為0.06、0.06；CNN模型RMSE均值0.88，MAE均值為0.75，誤差浮動(dòng)范圍0.9、0.44；LSTM模型RMSE均值1.24，MAE均值0.99，誤差浮動(dòng)范圍0.85、0.66。證明所提出模型的RMSE和MAE的分布最集中，模型誤差最小，相比其他模型，保持了較高的精度和穩(wěn)定性。由圖8可以看出，GWO-SVM模型的R2最高，證明在草莓感官評(píng)價(jià)估計(jì)問題中，所提出模型的擬合度最高。文中所需設(shè)定尋優(yōu)參數(shù)較少，灰狼優(yōu)化算法可以可以在簡(jiǎn)單尋優(yōu)問題中在局部尋優(yōu)與全局搜索之間實(shí)現(xiàn)平衡，證明GWO在簡(jiǎn)單尋優(yōu)問題中全局尋優(yōu)能力強(qiáng)，效果優(yōu)于側(cè)重于局部尋優(yōu)的PSO算法。SVM模型作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一種，在小樣本回歸問題中準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性均高于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由圖9可以看出，GWO-SVM與真值重合度最高，其余依次為PSO-SVM、CNN、LSTM。

圖8 各個(gè)模型的R2箱線圖Fig.8 R2 boxplot of each model

圖9 各個(gè)模型的感官評(píng)價(jià)得分估計(jì)曲線及分值Fig.9 Sensory evaluation score estimation curve and score of each model

4 結(jié)論

本試驗(yàn)建立了一種可以將草莓的理化指標(biāo)與感官評(píng)價(jià)得分對(duì)應(yīng)起來的綜合模型，并設(shè)置了對(duì)照實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出模型的優(yōu)越性。試驗(yàn)結(jié)果表明，同等條件下，在小樣本高緯度問題中，SVM模型的結(jié)果優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而灰狼優(yōu)化算法在簡(jiǎn)單尋優(yōu)問題中可以在局部尋優(yōu)與全局搜索之間實(shí)現(xiàn)平衡且具有較強(qiáng)的收斂性能，基于GWO-SVM綜合模型的草莓感官評(píng)價(jià)軟測(cè)量結(jié)果優(yōu)于基于PSO-SVM模型軟測(cè)量結(jié)果。以上結(jié)論已在其他批次的草莓上進(jìn)行過驗(yàn)證，結(jié)果表明方法可行，可以為支持向量機(jī)方法在其他食品領(lǐng)域感官評(píng)價(jià)得分的估計(jì)研究提供一定的參考，在未來的研究中，將嘗試使用該模型對(duì)不同種類食品的理化指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，并對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。