[发明专利]一种人工智能感官评价食品风味系统及其构建方法

说明书

本发明提供一种人工智能感官评价食品风味系统及其构建方法，包括成分感官检测系统、计算机智能分析系统和食品气味数据库，所述成分感官检测系统由GC‑MS和GC‑O组成，GC‑MS用于获得食品的气味特征原始数据，GC‑O用于获得食品气味的人工感官评价数据；所述计算机智能分析系统，用于对气味特征原始数据和人工感官评价数据进行预处理与特征提取，对原始数据进行降维、聚类分析；所述食品气味数据库是由计算机对感官检测系统获得的气味特征原始数据和人工感官评价数据进行拟合分析，建立的气味原始数据和人工评价数据相结合的食品挥发性成分相互关联的各类数据。本发明将仪器分析与人体感官评价合二为一，其不仅克服了现有食品风味检测方法的片面性和需人工重复性检测的弊端，而且评价结果更加全面可靠。

技术领域

本发明涉及一种评价食品风味的系统，特别是一种基于人工智能构建的用于评价食品风味的系统。

背景技术

作为食品工业原始创新的源泉与动力，食品风味（气味）是反映食品品质的重要特征，其快速、全面评价及其物质基础和变化规律值得深入研究。在我国，尤其是广东省，感官风味评价有着悠久的历史，特别是在白酒、茶叶、烟草等传统嗜好性食品的生产、加工与流通管理中的应用尤为广泛。风味感官评价技术主要经历三个阶段，即：从管理者品评起步；专业感官品评小组品评成主体，多学科交叉与应用，感官评价活动标准化；感官分析与理化分析相结合，仪器测量辅助感官评价。而进入二十一世纪后，随着信息技术、生命科学、仪器分析技术的发展，感官科学技术与多个学科交叉，表现为人机一体化的发展趋势。其中，电子鼻、电子舌等模拟人的感觉器官的传感器技术得到了发展。如中国专利公开的“一种嗅觉模拟装置及嗅觉模拟方法”（02111936.5）及“便携式电子笔及其制备方法”就提供了模拟人的感觉器官的传感器技术。

然而，无论是人工感官品评、仪器分析还是模拟人感官的电子鼻等均不能很好的满足食品工业发展的需要。人工感官评价虽然可以对食品风味进行全面评价，但是随着食品生产规模化、集团化发展，仅靠专业人员进行人工感官评价，难以达到控制产品品质的目的，同时人工感官评价受品评人员心理和生理影响,人为误差在所难免，且感官评价无法得知影响食品风味的物质基础；化学分析和仪器分析等评价技术虽然可以对食品中的主要典型风味特征物质准确定量分析，但难以像专业人员评价一样进行全面的风味评价；电子鼻虽然可以对特定成分的气味进行分析，然而受限于传感器技术的发展，对微量成分、复杂的气味难以做出满意的分析与评价，缺乏自学习与全面分析能力。

近年来，人工智能技术的应用发展迅猛，尤其是google公司推出的Alpha Go，进一步将人工智能技术的应用推向高峰，各行业纷纷引入人工智能技术。Alpha Go的技术充分体现了深度学习技术、增强学习技术等带有自学习特点的人工智能技术的迅猛发展。面对这一趋势，若能在食品风味评价领域引入人工智能的自学习技术，更好的融合多源、多模态数据，包括人工感官评价数据、仪器分析数据以及图像数据等，将人工感官评价的全面性与仪器分析的精确性相结合, 既克服了传感器技术为主的电子鼻和电子舌的局限性，又提升了人工感官评价的客观性和全面性，构建评价食品风味的新型自学习“人工智能感官”系统，这不仅是技术发展和应用需求的必然趋势，也必将具有重要的科学价值和应用前景。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人工智能感官评价食品风味系统，其采用分析仪器及人体感官评价食品风味，评价数据经过联合计算机在生物特征识别和食品物性分析领域深度学习，形成食品气味自主评价模型，构建人工智能感官评价食品风味（气味）的系统，用以评价挥发性食品的风味。

为实现上述目的，本发明的实施方案为：一种人工智能感官评价食品风味系统，包括成分感官检测系统、计算机智能分析系统和食品气味数据库，

所述成分感官检测系统由GC-MS和GC-O组成，GC-MS用于获得食品的气味特征原始数据（食品各挥发性成分含量及化学结构的色谱和质谱数据），GC-O用于获得食品气味的人工感官评价数据（气味强度和气味特征）；