基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法技术

本发明专利技术公开了基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，包括：确定干制品评价指标，建立所述干制品评价指标与综合品质的对应关系；确定与所述干制品评价指标相关的苹果原料评价指标；获取训练样本的苹果原料评价指标数据，并获取训练样本的干制品评价指标数据，计算各训练样本的综合品质，以训练样本的苹果原料评价指标数据为输入层，以综合品质为输出层，训练获得神经网络学习模型；利用所述神经网络学习模型和待测干制品的苹果原料评价指标数据，预测待测干制品的综合品质。本发明专利技术无需事先确定输入输出之间映射关系，预测速度快、精度高。

【技术实现步骤摘要】
基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法
本专利技术涉及苹果加工相关领域。更具体地说，本专利技术涉及基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法。
技术介绍
苹果居世界四大水果之首，我国是世界上最大的苹果生产国和消费国，我国苹果种植广泛且品种也较丰富。苹果除用作鲜食外，还可以榨成汁和制成干制品，但目前鲜食供应已饱和，加工转化发展动力不足，亟需多元化加工技术。苹果干制品作为一种新型的休闲食品，其美味健康，可以丰富苹果加工产业，带动原料加工转化，具有较好的发展前景。目前对制品综合品质评价的研究多采用层次分析、灰色关联等方法单独分析，例如吴厚玖等人运用百分法判别甜橙品种加工适宜性的定量评价方法，汪永洋等人基于葡萄品质表观特性预测鲜食葡萄感官品质，此类方法仅可以评价所研究品种的加工特性，无法预测未知原料样品的加工性能。现有的关联原料特性与制品品质的方法也仅利用判别函数、线性回归等线性模型，例如宋洁等人运用极差变换法处理指标数据，得到猪肉涮食的质量评价结果，此类模型无法处理指标间复杂的非线性对应关系，存在局限性、适用范围小，预测未知样品加工性能准确率低的问题。因此需探寻一种快捷、准确的苹果干制品综合品质预测方法，从源头原料上筛选适宜制干的品种，生产出高品质的干制品，优化苹果产业结构，促进我国苹果产业发展，增加农业效益，提高农民收入。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，其无需事先确定输入输出之间映射关系，预测速度快、精度高。为了实现根据本专利技术的这些目的和其它优点，提供了基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，包括：确定干制品评价指标，建立所述干制品评价指标与综合品质的对应关系；确定与所述干制品评价指标相关的苹果原料评价指标；获取训练样本的苹果原料评价指标数据，并获取训练样本的干制品评价指标数据，计算各训练样本的品质等级或评分，以训练样本的苹果原料评价指标数据为输入层，以品质等级为输出层，训练获得神经网络学习模型；利用所述神经网络学习模型和待测干制品的苹果原料评价指标数据，预测待测干制品的综合品质。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，确定干制品评价指标的方法包括：选取若干用于评价干制品品质的初始干制品评价指标，对若干初始干制品评价指标利用因子分析法进行分析，选取特征值大于1的因子，并将能分别代表各因子的各初始干制品评价指标作为干制品评价指标。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，综合品质定义为干制品评价指标的加权平均值。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，根据层次分析法确定干制品评价指标的权值。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，所述干制品评价指标包括色泽指标、质地指标和风味指标，用色泽指标、质地指标和风味指标定义综合品质。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，确定与所述干制品评价指标相关的苹果原料评价指标的方法包括：选取若干用于评价苹果原料的初始苹果原料评价指标，对初始苹果原料评价指标与干制品评价指标进行相关性分析，选取相关系数高于设定值的初始苹果原料评价指标作为苹果原料评价指标。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，还包括：选取验证样本，获取验证样本的苹果原料评价指标数据，利用神经网络学习模型预测验证样本的品质等级，若正确率低于90％，则增加训练样本，更新神经网络学习模型，或者提高设定值，更新苹果原料评价指标，并重新训练获得神经网络学习模型。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，所述神经网络学习模型的训练参数如下：最大循环次数为1000～20000，学习率为0.1～1，动量因子为0.1～0.5，误差值为0.00005～0.1。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，初始干制品评价指标至少包括感官类指标、加工类指标和营养类指标，初始干制品评价指标的数量不少于17种。优选的是，所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，初始苹果原料评价指标至少包括物理类指标、感官类指标、加工类指标和营养类指标，初始苹果原料评价指标的数量不少于15种。本专利技术至少包括以下有益效果：本专利技术运用人工神经网络建立苹果干制品综合品质的快速预测模型，可筛选适合加工成苹果干的苹果品种，从源头上提升苹果干制品的品质，能够极大地促进苹果干制品产业的发展。本专利技术从苹果原料特性出发，发现苹果原料与干制品综合评分或品质等级的关联，构建模型，依据模型快速、高精度地预测干制品综合品质，无需事先确定输入输出之间映射关系，并且使用综合评分时，能客观定量的反映苹果原料的差异，使用品质等级时，能够直观定性的反映苹果原料的差异。本专利技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本专利技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。在一种技术方案中，基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，包括：确定干制品评价指标，建立所述干制品评价指标与综合品质的对应关系；确定与所述干制品评价指标相关的苹果原料评价指标；获取训练样本的苹果原料评价指标数据，并获取训练样本的干制品评价指标数据，计算各训练样本的综合品质，以训练样本的苹果原料评价指标数据为输入层，以综合品质为输出层，训练获得神经网络学习模型；利用所述神经网络学习模型和待测干制品的苹果原料评价指标数据，预测待测干制品的综合品质。在上述技术方案中，干制品的品质主要考虑其感官品质、加工品质与营养品质，感官品质包括色泽品质(L*、a*、b*值)、质构品质(硬度、脆度)、膨化度，加工品质包括出品率、复水比、水分含量，营养品质包括可溶性固形物、可滴定酸、总酚含量、果胶含量、可溶性糖、糖酸比、粗蛋白、粗纤维。从以上这些品质指标中选取若干指标作为干制品评价指标。综合品质为反映干制品品质的质量，比如可以为干制品品质等级或干制品综合评分，品质等级或综合评分根据干制品评价指标确定，比如根据经验或统计方法建立单一或多个干制品评价指标与品质等级或综合评分的数学关系，使得能够根据干制品评价指标确定品质等级或综合评分。苹果原料评价指标主要考虑物理品质、感官品质、加工品质和营养品质，如质量、体积、密度、果形指数、皮L*值、肉L*值、可滴定酸、可溶性糖、粗纤维、粗蛋白、多酚、果胶、多酚氧化酶活性、微量元素等，根据经验或统计方法，从这些品质指标中选取与干制品评价指标相关性较大的若干指标作为苹果原料评价指标。从全国各地选取训练样本，获取上述步骤确定的苹果原料评价指标数据和以及相应的综合品质。以苹果原料评价指标数据为神经网络的输入层，以综合品质为输出层，训练获得神经网络学习模型，对于待测样品，输入苹果原料评价指标数据，即可得到预测的综合品质。这里的干制品为常规方法获得，例如一种制备方法包括清洗，去梗、去核，去皮，切片，预干燥，热风烘干，另一种制备方法包括清洗，去梗、去核，去皮，切片，预干燥，热风预干、均湿、压差闪蒸。可以看出，本技术方案可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，其特征在于，包括：确定干制品评价指标，建立所述干制品评价指标与综合品质的对应关系；确定与所述干制品评价指标相关的苹果原料评价指标；获取训练样本的苹果原料评价指标数据，并获取训练样本的干制品评价指标数据，计算各训练样本的综合品质，以训练样本的苹果原料评价指标数据为输入层，以综合品质为输出层，训练获得神经网络学习模型；利用所述神经网络学习模型和待测干制品的苹果原料评价指标数据，预测待测干制品的综合品质。

【技术特征摘要】
1.基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，其特征在于，包括：确定干制品评价指标，建立所述干制品评价指标与综合品质的对应关系；确定与所述干制品评价指标相关的苹果原料评价指标；获取训练样本的苹果原料评价指标数据，并获取训练样本的干制品评价指标数据，计算各训练样本的综合品质，以训练样本的苹果原料评价指标数据为输入层，以综合品质为输出层，训练获得神经网络学习模型；利用所述神经网络学习模型和待测干制品的苹果原料评价指标数据，预测待测干制品的综合品质。2.如权利要求1所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，其特征在于，确定干制品评价指标的方法包括：选取若干用于评价干制品品质的初始干制品评价指标，对若干初始干制品评价指标利用因子分析法进行分析，选取特征值大于1的因子，并将能分别代表各因子的各初始干制品评价指标作为干制品评价指标。3.如权利要求1所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，其特征在于，综合品质定义为干制品评价指标的加权平均值。4.如权利要求3所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，其特征在于，根据层次分析法确定干制品评价指标的权值。5.如权利要求1所述的基于苹果原料指标预测干制品综合品质的方法，所述干制品评价指标包括色泽指标、质地指标和风味指标，用色泽指标、质地指标和风味指标定义综合品质。6.如权利要求1所述的基于苹果原料指...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕金峰，刘璇，曹风，张彪，吴昕烨，金鑫，
申请(专利权)人：中国农业科学院农产品加工研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11