基于卷積神經網絡的醬油風味物質數據監測研究

劉永偉

(錦州醫科大學附屬第一醫院，遼寧 錦州 121001)

醬油是一種傳統的調味品，其滋味品質是影響醬油質量的關鍵因素。對于醬油品質鑒別評價的方法較少，探究一種新型的醬油品質鑒別手段具有重要意義[1-2]。進行醬油品質鑒別時，采用一種味覺傳感器系統作為醬油物質數據的采集設備，同時運用卷積神經網絡進行數據識別，形成醬油品質數據，為醬油品質鑒別提供了科學依據[3-5]。

1 醬油品質

通常所說的醬油品質指醬油的滋味和香氣，可通過人的味覺和嗅覺進行識別。醬油的滋味主要包含鮮味、咸味、甜味、酸味、苦味。醬油的鮮味來源于醬油原材料中蛋白質水解生成的氨基酸，其中谷氨酸的含量最高，形成醬油的獨特鮮味[6]。醬油中的鮮味肽含有豐富的天冬氨酸，提升醬油的濃厚鮮味。醬油的咸味主要是由釀造時添加的食鹽帶來，食鹽與醬油中的氨基酸和糖類物質進行協調中和，咸味進一步柔和，有效地對醬油滋味進行改善[7-8]。醬油中的甜味主要來自于淀粉中大分子糖的水解、蛋白質原料的水解、發酵過程中脂類物質水解和釀造過程添加的蔗糖和其他甜味劑[9]。醬油中的酸味物質是發酵時生成的有機酸，有機酸與其他揮發性物質可有效改善醬油的柔和程度[10]。醬油苦味是由苦味氨基酸形成，另外醬油中的其他無機鹽也會產生微弱的苦味，苦味過于明顯，則會使醬油的整體風味下降[11]。醬油的香氣是由發酵時的生化反應調控而成，醬油香氣成分含量較弱，但種類多，對醬油的品質影響明顯[12]。

2 醬油品質數據采集

醬油品質數據通過一種人工味覺傳感器系統進行采集，結合仿生學、傳感器技術以及計算機技術，通過對人的味覺進行模擬，實現醬油品質數據的定性分析與定量測定。味覺傳感器主要包含傳感器陣列、信號采集傳輸單元以及數據識別單元。味覺傳感器技術作為一種人工智能檢測技術，通過監測物質之間的電信號強度，反映醬油的品質[13-14]。味覺傳感器系統組成及功能見圖1。

圖1 味覺傳感器系統組成及功能Fig.1 Composition and function of taste sensor system

醬油品質數據需在室溫條件下進行，采集之前，味覺傳感器系統進行自檢及系統數據初始化，醬油品質數據采集流程圖見圖2。

圖2 醬油品質數據采集流程圖Fig.2 Flow chart of soy sauce quality data collection

對醬油品質數據進行6次測量，因各傳感器在測量前幾次的測量值變化幅度較大，從第3次測量開始，數據開始趨于平穩狀態，因此分別取6次、前3次、中間3次以及最后3次味覺傳感器系統的輸出均值進行分析。味覺傳感器系統6次檢測數據及不同數據均值結果見表1。

表1 味覺傳感器系統檢測數據及均值結果Table 1 Taste sensor system detection data and mean value results

由表1中均值數據可知，后3次味覺數據采集的均值相對穩定，偏差較小，因此采用后3次的采集數據均值作為醬油品質鑒別時的輸入數據。

3 卷積神經網絡品質鑒別過程

利用卷積神經網絡進行醬油品質的鑒別，鑒別過程中對醬油品質數據進行網絡參數識別和初始化，并最終在目標函數中進行品質鑒別[15]。

卷積神經網絡的訓練過程分為前后兩個反饋傳播階段，傳播階段進行醬油品質數據的特征提取，并將提取的特征數據進行等級鑒別，鑒別過程中進行網絡輸出值和檢測真實值之間的偏差分析，并對神經網絡參數進行調整更新。卷積神經網絡模型訓練過程見圖3。

圖3 卷積神經網絡模型訓練過程Fig.3 Training process of convolution neural network model

建設卷積神經網絡模型中的輸入樣本集合為(x(i),y(i))，f(x(i)|w,b)，表示醬油品質的檢測數據，卷積神經網絡的輸出結果為，則神經網絡預測輸出值與檢測值之間的偏差可表示為：

其中，W表示每一層卷積神經網絡中的權重系數，b表示偏差值，且有：

對卷積神經網絡偏差值計算后進行迭代，并更新網絡權重和偏差，更新后的權重和偏差值為：

4 醬油品質鑒別

利用卷積神經網絡建立醬油品質鑒別識別分析模型，對味覺傳感器采集到的6種不同味覺數據進行迭代，調整權重與偏差值，得到醬油品質中味覺數據的相對標準偏差以及標準誤差[16]。隨機挑選10種不同品質或者不同品牌的醬油進行味覺數據采集，相對標準偏差曲線見圖4，標準誤差曲線見圖5。

圖4 醬油不同味覺數據相對標準偏差Fig.4 Relative standard deviation of different taste data of soy sauce

圖5 醬油不同味覺數據標準偏差Fig.5 Standard deviation of different taste data of soy sauce

在4種味覺數據中，至少有3組相對標準偏差小于2%時且標準偏差小于1%時，醬油品質定義為A級；有2%<相對標準偏差<3%時且標準偏差≤3%時，醬油品質定義為B級；其余參數定義為C級。

5 結論

本文以醬油品質鑒別過程為研究對象，采用味覺傳感器系統進行醬油品質數據采集，利用卷積神經網絡建立醬油品質數據識別模型。通過對10種品質不同的醬油進行鑒別驗證，卷積神經網絡可有效地在醬油品質鑒別過程中進行應用，同時利用該方式鑒別的醬油品質相對標準差及標準偏差，可用來確定醬油品質的不同等級。