Page 63 - 《食品科学技术学报》2026年第1期
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第 ࿗࿗ 卷第 ϟ 期জজজজজজ 朱佳祺等᧥ 融合机器学习的赤霞珠干红葡萄酒香气浓郁度关键化合物挖掘 ጢ ँ
的综合隶属度ྉ ቴɯ 和综合评价值 ྉ ɔɯᖔ计算公式见 ᔀ༁ᡷᖔ è ɯ 和 支 持向量机 ྉ ༁ࣼᡱᡱᆍʢᡷ ᔀዹᡷᆍʢ ቝᑕዹၤᔽႿᔀᖔ
式ྉϟɯ和式ྉɯᤥ ୩ᥘɯሕ 种机器学习算法ଫ使用决定系数ྉ ዹᆍᔀᔽዹᔽᔀႿᡷ
ቴ ᢉ ዛͅଫ ྉ ϟ ɯ ᆍ ʛᔀᡷᔀʢቝᔽႿᑕᡷᔽᆍႿᖔቴ ɯܦ均方误差ྉ ቝᔀᑕႿ ༁ीࣼᑕʢᔀʛ ᔀʢʢᆍʢᖔ
ɔ ᢉ ቴႬᤥ ྉ ɯ ᥘ୩ጶɯܦ均方根误差ྉ ʢᆍᆍᡷ ቝᔀᑕႿ ༁ीࣼᑕʢᔀʛ ᔀʢʢᆍʢᖔᥘ୩ጶɯ
ϓᤫ ᇺᤫ ᇺই 基本理化指标的测定 和平均绝对误差ྉ ቝᔀᑕႿ ᑕᤦ༁ᆍࣼᡷᔀ ᔀʢʢᆍʢᖔᥘዶጶɯ 综合评
参照 ᥈ା ᣰ ఋ ϟጢԡሕऐᗵԡԡᤃ β 葡萄酒ܦ果酒通用分 价模型准确度ᖔ计算方法见式ྉሕɯ ጲ 式ྉᤃɯᤥ
析方法ଭ测定酒样的可滴定酸ྉ 以酒石酸计ᖔ੫ ᣰ ᓂɯܦ ା۪ 通过计算误差得分反向传播来调整神经网
残糖ྉ以葡萄糖计ᖔ੫ ᣰ ᓂɯܦ挥发酸ྉ 以乙酸计ᖔ੫ ᣰ ᓂɯܦ 络中各层 神经元之间的链接权ᖔ本 研 究所采用的
酒精度ܦ游离 ୩ᨃ ܦ总酚ܦ单宁ܦ花色 苷ଫᡱ̀ 值通过 批量大小为 ሕᖔ迭代次数设定为 ԡԡԡ 次ᖔ初始学
ᡱ̀ 计测定ᤥ 习率为 ԡ᥊ ϟᖔ经过 Ꭾ 次训练后ᖔ学习率保持为 ԡ᥊ ϟᖔ
ϓᤫ ᇺᤫ ই 香气化合物的测定 卷积神经网络主要由 ϟ 个输入层ᖔጢ 个隐藏层和 ϟ
先通过固相微萃取ྉ ༁ᆍᔽʛ᥋ᡱၤᑕ༁ᔀ ቝᔽዹʢᆍᔀᡷʢᑕዹᡷᔽᆍႿᖔ 个输出层 构 成ଫè 通过集成多个决策树ᖔ降低过
୩۪ᥘጶɯ技术结合 ᥈ऊ᥋ᥘ୩ 分析葡萄酒酒样中的挥发 拟合风险ᖔ来提高预测稳定性ᖔ本研究所采用的决
性化合物含量ᖔ再通过对挥发性化合物 ᨃዶ 的计算 策树数量为 ሕϟᤃᖔ叶子节点大小为 ଫ୩ᥘ 通过找
确定酒样的香气化合物ᤥ 到一个最 优决策函数ᖔ使所有训练样 本点尽可能
固相微萃取ᤥ 将 ϟ᥊ ጢ ੫ શᑕऊ 放入 ԡ ቝᓂ 的顶 地接 近该函数ᖔ 本研究中所使用的惩罚因子为
空瓶中ᖔ 接着添加 ጢቝᓂ 葡萄酒样品和 ϟԡ ဂᓂ ԡ᥊ Ꭾᖔ径向函数为 ԡ᥊ ँᤥ
ϟ᥊ ԡԡऐ ሕ ੫ ᣰ ᓂ ࿗甲基戊醇的乙醇溶液ྉ内标ɯᖔ将顶 Ⴅ
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ኮ ྉᡥ ͦ ᡥ ɯ
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空瓶放入自动进样器中ᖔ随后在 ࿗ԡ ቩ ጢԡ ʢ ᣰ ቝᔽႿ 条
ቴ ᢉϟ ͱ ᔠᡫ ϟ জᖔ ྉሕɯ
Ⴅ
件下搅拌振荡并吸附 ሕԡ ቝᔽႿᖔ在 ጢԡ ቩ 条件下解析
ኮ ྉᡥ ͦᡥɯ
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ጢቝᔽႿᤥ ᔠᡫ ϟ
Ⴅ
色谱条件ᤥ 进样口温度 ሕԡ ቩ ଫ升温程序᧥起始 ᤹ጛ ᢉ ϟ ኮ ྉᡥ ͱ ᡥ ɯ জᖔ ྉ࿗ɯ
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柱温 ጢԡ ቩ ᖔ保持 ϟቝᔽႿᖔ ሕ ቩ ᣰ ቝᔽႿ 升至 ԡ ቩ ᖔ保持 Ⴅ ᔠᡫ ϟ
ጢቝᔽႿଫ 载气 高 纯 氦 气 ྉ 纯度 ᤠ ँँ᥊ ँँँ᠐ ɯᖔ 流速 ቴ᤹ጛ ᢉ ᤹ጛজᖔ ྉጢɯ
Ⴅ
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ϟቝᓂ ᣰ ቝᔽႿᖔ 不分流进样ᤥ ᤹ዛጛ ᢉ ኮ ྍ ᡥ ͱ ᡥ ྍজ ᤥ ྉᤃɯ
ᔠ
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质谱条件ᤥ 采用 Ꭾԡ ᔀ 电子轰击离子源ଫ传输 Ⴅ ᔠᡫ ϟ
式ྉሕɯ ጲ 式ྉᤃɯ中ᖔႥ 为样品总数ଫᡥ 为第 ᔠ 个样
线温度为 ሕጢ ቩ ᖔ离子源温度为 ሕԡ ቩ ଫ全扫模式下 ᔠ
ᡤ
本的真实值ଫᡥ 为第 ᔠ 个样本的预测值ଫᡥ 为真实值
质量ྉቂᣑ ऊɯ扫描范围为 ሕጢ ጲ ሕԡԡ ࣼᤥ ᔠ
的平均值ᤥ
挥发性香气成分的定性与定量分析ᤥ 采用保留
ϓᤫ ই 数据处理
指数法ྉʢᔀᡷᔀႿᡷᔽᆍႿ ᔽႿʛᔀᖔ ᧧ɯܦ质谱谱库ྉશ᧧୩ఋ ϟᎮɯ 比
采用 ᧧ାᥘ ୩۪୩୩ ୩ᡷᑕᡷᔽ༁ᡷᔽዹ༁ Ꭾ᥊ ԡ 软件进行平均值
对ܦ标准化合物比对的方法对挥发性化合物进行定
和标准偏差的计算并进行 ዶશᨃዶ 方差分析 ྉ ۗ ጐ
性分析ᤥ 使用标准化合物对照其内标ͱ标准曲线进
ԡ᥊ ԡጢɯଫ采用 ᥘᔽዹʢᆍ༁ᆍᡷ ጶዹᔀ ԡϟँ 软件统计数据ଫ采
行定量ᖔ没有标品的挥发性物质按功能团一致或碳
用 ᨃʢᔽ੫ᔽႿ۪ʢᆍ ԡϟ 软件绘制相关性热图和 ᧧۪ 值图ଫ
Џϟँ ଫ筛
链长度相似的物质进行定量ᖔ随后计算 ᨃዶ
采用 ୩᧧ᥘऊዶ ԡ࿗ 软件完成数据分析及绘图ᤥ
选对香气有直接贡献ྉ ᨃዶ ᢦ ϟɯ 的香气化合物进行
分析ᤥ ԣই 结果与分析
ϓᤫ ᇺᤫ ጇই 机器学习建模
采用 ᥘᑕᡷᑕᤦ ԡሕ 进行机器学习建模ᖔ以香气化 ԣᤫ ϓই 基于模糊数学的感官模糊综合评价结果
合物浓度作为输入值ᖔ感官得分作为输出值ᖔ建模前 ϟ࿗ 种酒样品评结果见附录附表 ϟᖔ根据品评结
对数据进行筛选和剔除异常值ᖔ以提高建模的准确 果基于模糊数学方法ᖔ对酒样进行感官模糊综合评
性和鲁棒性ᖔ将数据随机划分 Ꭾԡ᠐ 用于回归建模ᖔ 价分析ᤥ
ሕԡ᠐ 用于测试模型精度ᖔ 构建反向传播神经 网 络 以 ϟ 号酒样评价结果为例ᖔ静止时极高ܦ高ܦ中ܦ
ྉᤦᑕዹҴऔᑕʢʛ ᡱʢᆍᡱᑕ੫ᑕᡷᔽᆍႿᖔ ା۪ɯܦ 随机森林 ྉ ʢᑕႿʛᆍቝ ᆍʢ᥋ 低ܦ极低打分人数分别为 ԡܦ࿗ܦጢܦܦԡ 人ଫ摇晃时极
