基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的UHT 純牛奶包裝貨架期預(yù)測

習(xí)鴻杰，宋利君，鄧玉明，李澤鵬，盧立新,*，曾 科

（1.江南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，江蘇無錫 214122；2.江蘇省食品先進(jìn)制造裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇無錫 214122；3.內(nèi)蒙古乳業(yè)技術(shù)研究院有限責(zé)任公司，內(nèi)蒙古呼和浩特 010100）

超高溫滅菌（Ultra-high Temperature，UHT）純牛奶味道醇厚，口感細(xì)致柔密且營養(yǎng)豐富，深受消費(fèi)者喜愛。但這些營養(yǎng)物質(zhì)在貯藏過程中易受到光、熱、氧氣、微生物等影響，發(fā)生物理和化學(xué)變化，產(chǎn)生各種風(fēng)味物質(zhì)，導(dǎo)致UHT 純牛奶腐敗變質(zhì)，影響營養(yǎng)安全、口感及味道[1]。

UHT 純牛奶包裝貨架期預(yù)測是產(chǎn)品保質(zhì)、銷售的基礎(chǔ)。長期以來UHT 純牛奶貨架期預(yù)測方法常用于酒精穩(wěn)定性、TBA、黏度等單一獨(dú)立指標(biāo)預(yù)測的動(dòng)力學(xué)模型，能較快速地將溫度與反應(yīng)速率構(gòu)建起數(shù)學(xué)關(guān)系[2]。然而隨著銷售產(chǎn)品種類越來越多，各產(chǎn)品間的配方、營養(yǎng)物質(zhì)含量越發(fā)多樣，傳統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型已不能滿足多因素貨架期預(yù)測模型的建立。近年來，新興的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在食品貨架期評估中逐步得到應(yīng)用，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、偏最小二乘回歸算法和支持向量回歸算法等，它們可通過綜合多個(gè)指標(biāo)共同作用以提高貨架期預(yù)測的準(zhǔn)確性[3]。劉雪等[4]結(jié)合哈夫單位、氣室高度、蛋黃指數(shù)、蛋清pH 和失重率等指標(biāo)，構(gòu)建基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雞蛋貨架期和貯藏時(shí)間預(yù)測模型。易甜等[5]利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對酸奶理化指標(biāo)、微生物指標(biāo)、感官評價(jià)等指標(biāo)建立預(yù)測模型，對比傳統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型其擬合度顯著提高。由于UHT 純牛奶成分多樣，變化機(jī)制復(fù)雜，影響其包裝貨架期的因素較多，截止目前關(guān)于UHT 純牛奶包裝貨架期的機(jī)器學(xué)習(xí)研究未見報(bào)道。因此，構(gòu)建基于多影響因素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對UHT 純牛奶貨架期更為精準(zhǔn)全面預(yù)測是必要的。

本文針對不同配方UHT 純牛奶，開展不同貯藏溫度條件下的貨架期研究，將褐變指數(shù)和蛋白水解度作為新鮮度指標(biāo)，并將其設(shè)置為輸入?yún)?shù)構(gòu)建基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的UHT 純牛奶貯藏時(shí)間和新鮮度指標(biāo)預(yù)測模型。根據(jù)模型在預(yù)測集上的表現(xiàn)以確定最優(yōu)輸入?yún)?shù)，并對隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最后將最優(yōu)模型與傳統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行對比。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

純牛奶 為某品牌公司最新生產(chǎn)的不同初始蛋白質(zhì)含量的盒裝UHT 純牛奶，樣品編號與主要成分見表1；無水乙醇、鄰苯二胺、三氯乙酸、四硼酸鈉、十二烷基硫酸鈉SDS、鄰苯二甲醛OPA、1,4-二巰基蘇糖醇DTT、甘氨酸標(biāo)準(zhǔn)品 國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司。

表1 試驗(yàn)產(chǎn)品基本信息Table 1 Basic information of test products table

RQH-350 人工氣候箱 上海右一儀器有限公司；XW-80A 微型旋渦混合儀 上海滬西分析儀器廠有限公司；UV-1800 紫外分光光度計(jì) 日本島津國際貿(mào)易公司；RJ-TDL-50A 低速臺式大容量離心機(jī)無錫市瑞江分析儀器有限公司；CR-400 色差儀日本柯尼卡美能達(dá)公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 取樣貯藏 參考國內(nèi)外研究及牛奶日常使用、貯存條件及企業(yè)需求等將3 種UHT 純牛奶放入23、30、37 ℃條件[6]下恒溫?zé)o光照貯藏，3 個(gè)月內(nèi)每10 d 對其進(jìn)行色差和蛋白水解度測試[7]，每個(gè)指標(biāo)共計(jì)81 組訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

1.2.2 指標(biāo)的測定

1.2.2.1 色差（褐變指數(shù)）選擇100 mL 的燒杯作為樣品的盛放容器，將樣品倒入燒杯中。在避光環(huán)境下將色差儀儀器探頭伸入杯內(nèi)樣品中進(jìn)行測量，讀數(shù)L*、a*、b*值，樣品的褐變指數(shù)[8]（Browning index，BI）為：

1.2.2.2 蛋白水解度 參考孫琦等[9]的方法，對試樣進(jìn)行離心提取蛋白后，與配制的OPA 溶液混合，運(yùn)用甘氨酸制作標(biāo)準(zhǔn)曲線進(jìn)行讀數(shù)。

OPA 試劑配制：將3.81 g 四硼酸鈉和100 mg十二烷基硫酸鈉溶解于70 mL 去離子水中，溶解完全；將80 mg 鄰苯二甲醛OPA 溶解在2 mL 無水乙醇中，溶解完全后加入之前溶液中，并用去離子水轉(zhuǎn)移；將88 mg 1,4-二巰基蘇糖醇DTT 加入到上述溶液中，去離子水沖洗轉(zhuǎn)移；將上述溶液用去離子水定容到100 mL，避光保存，現(xiàn)配現(xiàn)用。

牛奶樣品處理與測定[10]：取10 mL 樣品在5000 r/min 離心20 min 除去脂肪，取2 mL 上清液加入離心管中，加入2 mL 12% TCA，12000 r/min 離心20 min，取上清液400 μL，加3 mL OPA 試劑使混合物反應(yīng)2 min 后在340 nm 處測吸光度值。

甘氨酸標(biāo)準(zhǔn)曲線的測定[11]：配制一系列濃度梯度的甘氨酸標(biāo)準(zhǔn)品溶液，除不需要離心外操作與上述相同，340 nm 處測吸光度值，并繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線，擬合公式y(tǒng)=0.4041x+0.0289，（R2=0.9996），可用于樣品濃度測定。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)多層感知系統(tǒng)，一般分為三部分：a.一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)代表輸入變量；b.一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)代表輸出變量，也就是預(yù)測輸出的目標(biāo)變量；c.包括一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)的隱藏層，能夠捕捉非線性數(shù)據(jù)[12]。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于訓(xùn)練過程來校正誤差的方法向后傳播，即誤差計(jì)算是在輸出層，向后傳播至隱藏層，最后傳播至輸入層[13]。隱藏層通常包含充足、連續(xù)的預(yù)測問題[14]。試驗(yàn)將設(shè)計(jì)一個(gè)含有三個(gè)層面的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，針對UHT 純牛奶貯藏過程中褐變指數(shù)與蛋白水解度的變化，預(yù)測其變化規(guī)律，從而對UHT 純牛奶包裝貨架期進(jìn)行預(yù)測，設(shè)計(jì)模型如圖1 所示。將整體的81 組數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)集中，隨機(jī)選取70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，15%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，15%的數(shù)據(jù)作為測試集[15]。模型中的輸入變量包括UHT 純牛奶的初始蛋白質(zhì)含量、初始脂肪含量、環(huán)境溫度、貯藏天數(shù)；輸出變量是貯藏過程中試樣的褐變指數(shù)和蛋白水解度。

圖1 BP-ANN 結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of BP-ANN

1.3.2 分析與評價(jià)方法 采用Origin 2022b 學(xué)習(xí)版軟件繪制實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)圖像。通過數(shù)據(jù)擬合處理，建立牛奶風(fēng)味預(yù)測模型，并使用決定系數(shù)R2對所建模型進(jìn)行準(zhǔn)確性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣品貯藏期間褐變指數(shù)變化

美拉德反應(yīng)是UHT 純牛奶貯藏過程中發(fā)生的非酶棕色化反應(yīng)，是羰基化合物（還原糖類）和氨基化合物（氨基酸和蛋白質(zhì)）間的反應(yīng)，經(jīng)過復(fù)雜的歷程最終生成棕色甚至是黑色的大分子物質(zhì)類黑精或稱擬黑素[16]，嚴(yán)重影響UHT 純牛奶的感官品質(zhì)，其程度通常由色差（褐變指數(shù)）來反映[6]。貯藏溫度對不同配方UHT 純牛奶褐變指數(shù)的影響如圖2 所示。各樣品褐變指數(shù)初始值與初始脂肪含量呈相反變化規(guī)律，貯藏期間，褐變指數(shù)隨時(shí)間呈上升變化規(guī)律，同時(shí)，貯藏溫度越高，其上升速率越快，尤其30、37 ℃變化較為明顯；蛋白質(zhì)含量最高的CM 牛奶褐變指數(shù)隨時(shí)間增長速率更快，這與Sunds 等[17]研究中相同溫度下牛奶蛋白質(zhì)含量越高褐變越明顯的規(guī)律相似。

圖2 溫度對貯藏期間牛奶褐變指數(shù)的影響Fig.2 Effect of temperature on Browning index of milk during storage period

2.2 樣品貯藏期間蛋白水解度變化

蛋白質(zhì)在牛奶中不穩(wěn)定，隨著貯藏時(shí)間的延長，牛奶中蛋白酶、纖溶酶等會降解牛奶中的蛋白質(zhì)，使牛奶中產(chǎn)生游離氨基酸[18]，游離氨基酸互相再結(jié)合形成苦肽，這會導(dǎo)致牛奶中產(chǎn)生苦味并伴隨絮狀物析出，通過測量游離氨基酸的含量可以反應(yīng)牛奶蛋白水解的程度[19]。不同配方樣品于不同溫度貯藏下的蛋白水解度變化如圖3 所示。各樣品在貯藏期間蛋白水解度總體呈上升趨勢，且貯藏溫度越高，變化速率越快，同時(shí)，蛋白質(zhì)含量越高，貯藏期間蛋白水解度的增幅越大，與López-Fandi?o 等[20]的研究結(jié)果類似。

圖3 溫度對貯藏期間牛奶蛋白水解度變化的影響Fig.3 Effect of temperature on proteolysis degree of milk during storage

2.3 基于UHT 純牛奶關(guān)鍵指標(biāo)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

2.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定 隱藏層的激活函數(shù)（或稱為傳遞函數(shù)）有著嚴(yán)密的邏輯關(guān)系，而輸出層是典型的線性函數(shù)[21]。不同函數(shù)的差異，由相對誤差和絕對誤差來體現(xiàn)[22]。設(shè)置初始值為學(xué)習(xí)效率η=0.4，訓(xùn)練過程中動(dòng)量常數(shù) m=0.9，迭代次數(shù)代表訓(xùn)練的最大步數(shù)n=1000[23]。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，隱藏層個(gè)數(shù)N 的測試范圍為1～10 個(gè)，目標(biāo)誤差為0.5[24]，具體網(wǎng)絡(luò)信息見表2。

表2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)信息Table 2 Basic parameter information of BP neural network

2.3.2 模型的擬合 經(jīng)過訓(xùn)練和校驗(yàn)迭代，最終擬合模型參數(shù)見表3。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所得模型訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)相對誤差較小，檢驗(yàn)時(shí)的標(biāo)度校對誤差在10%左右。同時(shí)，經(jīng)過自變量正態(tài)化重要性分析（圖4）可知，初始的蛋白質(zhì)含量對于樣品褐變指數(shù)、蛋白水解度變化影響較高，而初始脂肪含量影響則較低，其原因是蛋白質(zhì)參與了貯藏過程中的美拉德反應(yīng)和氨基酸水解反應(yīng)[25-26]，反應(yīng)過程中也產(chǎn)生了黑色素和絮狀物的析出，故褐變指數(shù)和蛋白水解度隨之升高。

圖4 自變量正態(tài)化重要性分析Fig.4 Normalization importance analysis of independent variables

表3 模型基本參數(shù)信息Table 3 Basic parameter information of model

2.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型驗(yàn)證 進(jìn)一步對所建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證，評價(jià)預(yù)測準(zhǔn)確性的方法是對照傳統(tǒng)多元線性回歸模型[27]的預(yù)測效果。根據(jù)t檢驗(yàn)，將預(yù)測數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)畫成45°夾角的線性擬合，用R2表示擬合系數(shù)[28]。根據(jù)前期建立的UHT純牛奶多因素動(dòng)力學(xué)貨架期預(yù)測模型[29]對原樣本庫樣品進(jìn)行預(yù)測，其如圖5 所示，基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的褐變指數(shù)、蛋白水解度模型擬合系數(shù)分別為0.9412、0.9527，而傳統(tǒng)線性回歸模型對應(yīng)的擬合系數(shù)分別為0.8799、0.9211，表明BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較傳統(tǒng)線性回歸模型能更加準(zhǔn)確地?cái)M合UHT 純牛奶的特征指標(biāo)變化，同時(shí)由于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫模型[30]，隨著未來更多樣品實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的錄入，網(wǎng)絡(luò)不斷迭代，模型將涵蓋更大范圍，擁有更高的自適應(yīng)精度。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與線性回歸預(yù)測結(jié)果對比Fig.5 Comparison of neural network and linear regression prediction results

3 結(jié)論

將初始脂肪含量、初始蛋白質(zhì)含量和貯藏溫度、褐變指數(shù)、蛋白水解度歸一化后整理成訓(xùn)練集，利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行迭代訓(xùn)練得到不同配方牛奶貯藏時(shí)間與褐變指數(shù)、蛋白水解度的關(guān)系，將其與基于傳統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的多元線性回歸模型進(jìn)行對比。結(jié)果表明，經(jīng)優(yōu)化隱含層神經(jīng)元數(shù)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對UHT 純牛奶貯藏期間的特征指標(biāo)變化預(yù)測精度更高，可用于該類產(chǎn)品包裝貨架期的預(yù)測。本研究為UHT 牛奶多因素貨架期預(yù)測模型提供了一種新的建模思路，今后隨著理化指標(biāo)的不斷擴(kuò)充，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法性能的不斷優(yōu)化，構(gòu)建的模型可涵蓋更多變量，實(shí)現(xiàn)對UHT 純牛奶貨架期更為精準(zhǔn)的預(yù)測。