啤酒中滋味识别检测方案(感官智能分析)

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Modern Food工程技术 工程技术Modern Food 基于分层聚类的电子舌用于啤酒的识别 Base on H ierarch icalC lustering forBeerD iscrim ination w ith E lectronic Tongue ◎李婧祎 (东北电力大学自动化工程学院，吉林 132012) Li Jingyi (School of Automation Engineering， Northeast Dianli University， Jilinn132012， China) 摘 要：利用电子舌系统对6种品牌啤酒进行检测，所得数据运用分层聚类算法进行分析，观察其品牌分辨结果，评估聚类效果。在树状图中，不同品牌的啤酒样品分别被聚成一类，并无混淆现象发生，而且划分效果十分清晰明了，说明采用分层聚类算法的电子舌可以用于啤酒的识别。 关键词：分层聚类；电子舌；啤酒；识别 Abstract： In this paper， the electronic tongue system was used to discriminate six brands of beer， thehierarchical clustering method was used for data analysis， in order to evaluate the clustering result， the brandsand result was observed and distinguished. In the tree map， the same brands of beer samples are gatheredinto a category with no confusion， and the clustering effect is very obvious， the result showed that thediscrimination of beer could be realized by hierarchical clustering method using electronic tongue. Key w ords： Hierarchical Clustering method； Electronic Tongue； Beer；Discrimination 中图分类号：TS262 传统的商品质量检测方法不外乎理化指标检测和感官品评。前者通过检测样品中的各种化学物质来评价产品质量，此方法使用起来比较复杂，而且费时费力；后者则是人工对产品进行感官评价，但由于检测人员具有太多的主观性及不确定性，导致这种方法并不十分可靠。电子舌作为感官仿生技术的代表作品之一，是模仿生物感受味觉的原理制成的，拥有操作简单、性价比高、反应灵敏及味觉识别效果好等优点，输出结果具有客观性，对传统检测方法的压倒性的优势，使其逐渐取代传统检测方法，运用于各式各样的商业检测中，如茶类和酒类. 该研究进行了基于电子舌的不同品牌啤酒的区分辨别实验。利用电子舌分别对不同品牌的啤酒进行测定，并首次对所得数据使用分层聚类算法进行分析识男别。目的是从啤酒品牌的分辨效果，评估将分层聚类 在人工味觉领域中，电子舌的主要模式识别方法包括使用主成分分析方法(PCA)、偏最小二乘回归线性方法(PLS)、人工网络识别方法(ANN)和模糊识别方法等。暂时还未发现有人使用分层聚类方法对人工味觉进行识别，鉴于分层聚类识别方法在数据挖掘领域的成果，在人工味觉领域对分层聚类算法进行尝试是十分具有价值的。 1一 电子舌的原理 电子舌系统最初的设计灵感来自生物的味觉感受机制，主要由味觉传感器阵列、信号采集系统和模式识别系统这三部分组成。其中，传感器阵列相当于生物机制的舌头，与样品中的味觉物质反应，输出整体特征响应信号，具有低选择性、非特异性、交互敏感等特性。而传感器阵列的输出信号将通过模拟神经系统的信号采集系统输入到计算机模式识别系统之中，发挥生物机制中的大脑功效，应用相应的算法进行模式识别和定性定量分析。根据传感器阵列工作原理的不同，可把现有的电子舌系统分为电位型、伏安安、阻抗谱型、光寻址型、物理型及生物传感器等种类。目前使用最为广泛的电子舌系统是法国A lpha M.0.S公司制造的A stree 电子舌及日本 insent公司和 Toko 课题组合作开发的味觉分析系统。 2 分层聚类算法 分层聚类算法，又称层次聚类或者系统聚类，就是对给定样品数据对象的集合进行层次分解，是数据挖掘的主要方法之一。根据其分解采用的分解策略不同，可分为凝聚式和分裂式，这两种方式的聚类方向如图1所示。通过分层聚类后，数据样品会根据之间的相关性聚为一类，通过聚类后的树状图对样品特征进行分析，虽然其计算量大且聚类操作不可逆，但使用方法简单，在划分类别上作用明显，效果良好。 3 实验 3.1 实验材料 此次实验使用的6种啤酒样品的品牌分别为：蓝带啤酒、雪花啤酒、五星啤酒、哈尔滨啤酒、百威啤酒和青岛啤酒，均从校园超市购买所得。首次采样前未打开包装，样品也未经过任何处理。 图1 不同分层聚类算法的聚类方向 3.2 实验仪器 实验使用的仪器为 SA-402B 味觉分析系统。这是日本Toko课题组与 insent公司合作开发的电子舌系统，装配有多个传感器探头，使用电位型传感器组成多通道仿生脂质膜系统，分别对应于鲜、咸、苦、酸和涩，将各种味道转换为电位差。工作原理为电子舌的传感器与待测物质接触时，传感器上的脂膜通过疏水作用和静电作用与样品中不同的味觉物质发生反应，从而使仿生脂质膜上的膜电势发生变化，这种变化能够被计算机检测到，从而将传感器的相应响应数值记录下来。此次仪器装配的传感器为鲜味传感器(AAE)、咸味传感器(CTO)、苦味传感器(C00)、酸味传感器(CAO)和涩味传感器(AE1)。 数据采集前，为保证电极稳定输出，需要对电极和传感器进行活化。此外，电子舌系统还需进行自检、诊断和校正等步骤，控制其工作温度于25℃左右，来确保电子舌的响应信号具有可靠性和稳定性。 3.3 实验方法 啤酒样品属于不含高酒精的液体样品，故无需对样品进行预处理，直接倒入测量杯中，静置直至泡沫消失。与标准溶液及清洗溶液分别放置在分析仪器的对应位置，如图2所示。 2.负极薄膜清洗液 图2 3种溶液对应的放置位置 测量在室温条件下进行，每种品牌的啤酒算作一个样品，每个样品每次实验测量6次，共进行3次实验。在数据处理之前，对每个样品每次实验所得的6个数据进行求平均值处理，得到新的数据，带入算法中进行聚类处理。 3.4 算法实现 4 数据处理及结果 相关程度，生产聚类树状图，聚类的结果即为对啤酒样品的区分结果。在对其他的距离计算方法与聚类算法对比之后，选定使用默认的欧氏距离法结合内平方差算法对样品测量数据进行聚类处理，这两种方法结合具有良好的辨识度，区分识别的效果也是最佳，故此算法为该实验的最优分层聚类识别方法。将实验数据经分层聚类算法进行识别分析后，输出的图像如图3所示，计算所得的各品牌啤酒间的相关系数C=0.7910。横坐标轴为啤酒样品的编号，纵坐标轴为样品间距离，即相关系数。由聚类结果树状图可看出，当样品间距离定为7时，可将所有样品数据划分为2类，第一类包含的样品编号为6，18，12，4，16，10}，第二类由剩下的样品数据组成；当相关系数为5.7000时，可进一步将第二类样品划分为2类， 第该研究使用 M ATLAB 程序编写了适合处理此次实 一类不变，第二类的样品组成为5， 17，11}，第三类验数据的分层聚类算法。此算法可根据啤酒样品间的为剩下的样品数据；以此类推，当距离为2.4000时， 图366种品牌啤酒样品聚类后的树状图 所有的样品被划分为6类。经过与样品数据编号进行比对，发现每一类中的样品编号均属于同一品牌啤酒，并未发现混淆情况。即是说明，分层聚类的识别方法在区分识别啤酒品牌的实验中表现良好。 5 结论 通过实验，可以看视所有品牌的啤酒样品均被无误的区分出来。由此可见，电子舌对啤酒滋味测量的辨识度和准确度相当高，将分层聚类算法运用于电子舌数据的处理之中是非常可行的，这两种方法的结合用于不同品牌啤酒辨别效果非常好。 ( 参考文 献： ) ( [ ]贾 洪 峰， 梁 爱 华，何 江红 .电 子舌 对 啤 酒 的 区 分识 别 研究J.食品科学， 2 0 1 1 ，32 ( 2 4 )：2 5 2- 2 5 5 . ) ( 2]姜 莎， 陈芹芹 .电子 舌在红茶饮 料 区分辨 识中 的应 用 [农业 工 程 学 报 ， 20 09 ， 25( 11) ：3 4 5 -349. ) ( 3]戴鑫，于海燕，肖作 兵 .电 子 鼻和 电 子舌在 饮料酒 分 析中 的应用近 况 食 品 与发 酵 工业，2 0 12， 3 8(8)： 1 1 4- 1 18. ) ( [4 ]邓 少 平 ，田师一 . 电子舌 技术背 景 与研 究进 展展 l . 食 品 与 生 物 技术，20 0 7 ，2 6( 4 ) ：1 1 0 -11 6 . ) ( 5]张俊溪， 杨 海粟 . 基于层次聚 类 的 离 群点分析方法[. 计算机 技术 与 发 展 ， 2014 ， 24(8 ) ：8 0 - 8 3. ) ( [6]邓 莉 ，潘从道，何静 仁 .电 子 舌在啤酒 区 分辨识 中 的 应 用 [ .分析 仪 器，20 1 3( 2) ： 6 3- 68 ) ( 作 者简介： 李婧 祎 (199 0- ) ， 女 ，满族 ，吉林 省 永 吉县 ， 硕士 研 究 生，主要研 究 方向：电子子。 ) (CN41-1434/TS) 《现代食品》是国家新闻出版广电总局批准办刊的国家级刊物，由中粮工程科技(郑州) 有限公司(原国家粮食储备局郑州科学研究设计院)主办，刊号为 CN41-1434/TS，以权威发布粮食流通技术与食品行业信息资讯，深度解读政策法规，倾力关注粮食流通与食品行业的发展与变化为办刊宗旨，主要服务于大中型粮食流通物流企业，食品企业，粮油食品机械生产企业，快速成长企业，商业领袖和相关政府部门的决策者、粮食流通及食品领域的专家学者、经销商和密切关注粮食及食品安全、追求生活品味的人士等，致力于积极为他们搭建一个从田间到餐桌一站式服务的全新食品产业全产业链的新媒体平台，并将以专业新闻人士的社会责任感，敏锐的新闻视角，探究真相的职业精神，将食品领域内涉及到的问题以通俗、易懂、活泼、有趣、好读的表现方式传播给受众，努力办成一份粮食流通与食品产业人士喜欢，信赖的高品质杂志。 XIANDAISHIPIN 现代食品/ 现代食品 XIANDAISHIPIN 基于分层聚类的电子舌用于啤酒的识别《现代食品》李婧祎 东北电力大学自动化工程学院 摘  要：利用电子舌系统对6种品牌啤酒进行检测，所得数据运用分层聚类算法进行分析，观察其品牌分辨结果，评估聚类效果。在树状图中，不同品牌的啤酒样品分别被聚成一类，并无混淆现象发生，而且划分效果十分清晰明了，说明采用分层聚类算法的电子舌可以用于啤酒的识别。 关键词：分层聚类； 电子舌； 啤酒； 识别；