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文档简介
模糊综合评判法在食品感官分析中的应用
一、论文选题的目的及意义
食品感官分析是利用人体感官对食品进行分析鉴别的方法,即利用人的嗅觉、视觉、味觉、听觉和触觉,对食品感官特性如质地、颜色、气味等做出判定,并用符号或文字做试验记录数据,而后对试验结果进行统计学分析,得出结论。
在实际的感官评定活动中,总会存在诸多的主观因素,这样会影响试验结果的精确性,其中最主要的是感官评价的模糊性。所以将模糊数学理论应用于食品的感官评定中将会使试验结果更加科学和客观。模糊数学认为,模糊性是把事物放在普遍联系和发展中观察时所呈现的一种关于事物系统整体的特性,它是系统各个要素综合作用的结果。要使复杂的模糊性在一定范围内获得精确性,必须从整体上把握事物的系统整体和系统要素之间的各种关联,并以隶属函数为基本手段,将这种关联分解为可以用量来计算部分质,然后进行合成运算,对事物总体上的质做出较为精确的判断。二、研究思路及方法
模糊综合评判法是模糊数学提供的一种解决多因素、多指标评估问题的数学模型。选取食品评价指标确定论域在感官分析中,将最能反映食品品质的指标设定为论域U,U={u1,u2,…,un},其中ui表示第i项指标(i=1,2,…n)。u可表示食品的颜色,气味,质地等。设定评语论域为V,V={v1,v2,…,vm}其中vj表示第j级别的评价得分,j=1,2,3,…m。评语可以用文字、分数来评定。三、论文的主要内容同一食品中,各项指标对质量的影响程度不同,它们之间的关系是不完全平等的,因此,需考虑它们的权重,用数学方法确定各个指标的权重向量XX=(x1,x2,…xn)X的因素是U中的一个模糊子集(集合中的小集合),Xn与Un是一一对应关系。权重向量的选择统计结果选取经验丰富的评价员,总人数为K,他们以m维的标度对食品中的n项感官质量指标进行评定,定义ui指标的vj标度人数为dij,另有rij=dij/k,此为模糊矩阵R(隶属矩阵)。。其中rij=〔0,1〕,i=1,2,3,…,n,j=1,2,3,…,m,R包含所有与评定有关的模糊信息。
食品感官评价的综合结果为Y,Y是模糊向量X(权重)与模糊矩阵R的合成。
设定花茶的评定域U={X1,X2,X3,X4},X1表示外形,X2表示滋味与香气,X3表示水色,X4表示叶底。评语论域设为V,V={一级,二级,三级,四级,五级},其中一级为91-100分,二级为81-90分,三级为71-80分,四级为61-70分,五级为51-60分。设权重向量X=(0.2,0.6,0.1,0.1),即外形20分,香气与滋味60分,水色10分,叶底10分,共计100分。模糊综合评判法在食品分析的应用实例——花茶例:有一批花茶经审评各项指标的分数分别为:外形83分香气与滋味81分水色82分叶底80分如按现行的评分法,该批花茶的总分应为:{(83×20)+(81×60)+82×10)+(80×10)}/4×100=81.4。从总分与等级分数范围的规定,该花茶应为二级花茶。
要使评定结果反映每位审评人员的意见,使结果更客观些,需要充分综合审评人员的意见。采取现行的加权平均虽然已有所改进,但仍不能获得满意的结果。
采用模糊关系方法进行处理,可增加其结果的合理性。为了计算方便,仍按十位审评人员对花茶各项指标的给分情况列表如下:十位评价员对外形的评价X1=(0.2,0.3,0.4,0.1),对香气与滋味的评价X2=(0.0,0.4,0.5,0.1),对水色的平价X3=(0.2,0.4,0.4,0.0),对叶底的评价X4=(0.1,0.4,0.5,0.0)Y1表示71-75Y2表示76-80Y3表示81-85Y4表示86-90表中看出,审评人员给分并不集中,因此仅用平均分数是很难反映评比的真实情况。由上表得到模糊关系矩阵R:Y1=(0.2∧0.2)∨(0.6∧0.0)∨(0.1∧0.2)∨(0.1∧0.1)=0.2∨0.0∨0.1∨0.1=0.2其中∧表示两数值中去小数值,∨表示两数值中取大数值。同理Y2=0.4,Y3=0.5,Y4=0.1Y=(Y1,Y2,Y3,Y4)=(0.2,0.4,0.5,0.1)因为0.2+0.4+0.5+0.1=1.2(不等以1)进行归一化故Y=(0.2/1.2,0.4/1.2,0.5/1.2,0.1/1.2)=(0.17,0.33,0.42,0.08),Y的峰值为0.42(Y中峰值表示综合评判的最佳结果),所以与原假设的结果一致。该批花茶的综合结果应为81-85分,为二级花茶。最大隶属度原则从花茶的例子看出,采用综合评判法评价花茶质量,
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