模糊综合评价在干红葡萄酒感官品评中的应用

食品行业惯用的感官品评 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 ，受人员的嗜好、习 惯、情绪、年龄、经验等因素的影响较大，评定常有一 定程度的主观性和不确定性，容易引起打分不一致和数 据分析产生偏差，使品评结果不够准确，缺乏客观的评 价，误差较大。因此，品评人员是决定最终品评结果的 关键因素。Pérez Elortondo F J [1]针对品评人员研制了一 套行之有效的感官品评方法；国内外研究者还不断尝试 将先进的数据处理方法与感官品评相结合，感官品评的 客观性得到很大改善。 模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，应用模 糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定量的因素定 量化、综合评价的一种方法，常用于定性检测、感官多 指标综合 [2]。目前将模糊综合评判法应用于食品感官品 评的实例并不多。 1 材料与方法 1.1 材料 1.1.1 干红葡萄酒样品 表1列出了本研究使用的干红葡萄酒样品种类及其 产地信息。 表1 干红葡萄酒样品信息 样品号 1 2 3 4 5 6 产地 烟台 吉林 武威 烟台 武威 宁夏 1.1.2 数理统计软件 采用Matlab7.0软件。 模糊综合评价在干红葡萄酒感官品评中的应用 王百姓1，冯积社2 （1陇东学院农林科技学院，甘肃庆阳 745000；2陇东学院数学系，甘肃庆阳 745000） 摘 要：运用模糊综合评价法对干红葡萄酒口感协调性进行品评和结果分析，实验结合影响干红葡萄酒口 感差异的各种因素，以外观、香气、滋味、典型性、综合品质5个方面作为协调性指标论域，给定优(1级)、优 良（2级)、合格(3级)、不合格(4级)、劣质（5级）5个评语等级论域，选用M(·，+)算子建立模糊综合评价指标 体系和模糊综合评价模型，再根据隶属度采用秩加权平均原则进行口感协调性模糊综合评价结果向量分析，利用 Mat l a b7.0对品评结果进行频数分析，确定干红葡萄酒口感协调性质量等级，克服了简单评分法给结果带来的主观 性和片面性，具有较高的准确性和公正性。 关键词：模糊综合评价；干红葡萄酒；感官品评 1.2 本文模糊综合评价所采用的数学模型 1.2.1 评价论域的确定和权重向量的选择 因素集：U＝{u1，u2，…，un} （ui表示第 i项指标， i=1，2，3，…，n） 评价集：V＝{v1，v2，…，vm} （vj表示第 j级别的 评价结果，共m个等级） 权重集：对于各因素间的权数分配为A=（a1 a2 a3 … an），其中ai≥0且： 权重集是评语集合各指标在总体感官质量上所占比 重的集合，非常重要，它在很大程度上影响着最终的评 判结果。本实验采用特尔菲法确定权重，邀请6位资深 葡萄酒品评专家，根据各因素对干红葡萄酒感官质量影 响的重要程度进行打分，打分结果离散度低，在此基础 上确定各因素的权重值A。 根据以上原理，结合最新的葡萄酒国家标准（GB15037 －2006），设计表2所示的干红葡萄酒感官品评标准。 U＝{外观（色泽、澄清度），香气，滋味，典型 性，综合品质}（5个评价指标—因素集） V＝{优，优良，合格，不合格，劣质}（5个评价 等级—评价集） A={0.2，0.3，0.2，0.2，0.1}（其中色泽和澄清度权 重各占外观项的50％） 设第 i个因素的单因素评价为Ri={ri1，ri2，ri3，��， rim}，它可以看作是U上的模糊子集，表示第 i个因素的 评价对于第K个隶属等级的隶属度，于是得到n个因素 作者简介：王百姓(1964— )，男，甘肃环县人，副教授，主要从事食品科学与技术专业教学与研究工作。 Σai=1i=1 n 中国食物与营养 2011,17(8):33-37 Food and Nutrition in China 的总的评价矩阵： 1.2.2 模糊综合评价模型的建立 表2 干红葡萄酒感官品评标准 项目及权重 描述 等级 品评标准 外观 U1 （0.2） 色泽 （0.1） 紫红、深红、宝石红、红 微带棕色、棕红色 优V1 充分代表了葡萄酒的年限及该品种酒的固有色泽 优良V2 代表了葡萄酒的年限及该品种酒的固有色泽 合格V3 能代表葡萄酒的年限及该品种酒的基本色泽 不合格V4 代表性丢失较少或呈现浅紫色 劣质V5 不具有明显的代表性或有褐化现象 澄清度 （0.1） 澄清、有光泽，无明显悬 浮物（使用软木塞封口的 酒允许有3个以下不大于 1mm的软木渣，封装超过 18个月的酒允许有少量沉 淀） 优V1 澄清、有光泽，无悬浮物 优良V2 澄清、有光泽，无明显悬浮物 合格V3 澄清、非常轻度的雾浊 不合格V4 浑，轻度的云浊 劣质V5 明显的云浊 香气 U2 （0.3） 香气 （闻） （0.3） 具有纯正、优雅、怡悦、 和谐的果香与酒香，陈酿 型的葡萄酒还应具有陈酿 香或橡木香 优V1 有典型的葡萄品种香气及陈酿香或橡木香，香气纯正、优雅、 怡悦、和谐 优良V2 有明显的葡萄品种香气及陈酿香，香气纯正、和谐 合格V3 香气明显但不典型 不合格V4 无明显香气 劣质V5 香气缺乏 滋味 U3 （0.2） 香味 （尝） （0.2） 具有纯正、优雅、爽怡的 口味和悦人的果香味，酸 甜协调，酒体丰满，回味 绵长 优V1 代表葡萄品种和年限的典型性，纯正、优雅、爽怡的口味和悦 人的果香味，酸甜协调，酒体丰满，回味绵长 优良V2 具有明显的葡萄品种和年限的特征，口味纯正、爽怡，果香味 明显，酸甜协调 合格V3 有一定果香味，无杂味 不合格V4 有醋味 劣质V5 有其他的味道 典型性 U4 （0.2） 总体 风味 （0.2） 具有标示的葡萄品种及产 品类型应有的特征和风格 优V1 风味极为协调和柔和 优良V2 风味协调和柔和 合格V3 略有余味 不合格V4 较强的余味 劣质V5 强烈的余味 综合品质 U5 （0.1） 愉快度 （0.1） 愉快 优V1 非常愉快 优良V2 愉快 合格V3 一般愉快 不合格V4 不愉快 劣质V5 明显的令人不愉快 模糊综合评价原理基于模糊变换，模糊合成算子是 进行模糊变换的工具和手段，更是建立模糊综合评价模 型的关键。常用的模糊合成算子有以下几种 [3]：M(∧， ∨)算子、M( · ，∨)算子、M(∧，+ · )算子和M( · ，+ · ) 算子。有人对4个算子做了一些比较 [4]，见表3。 表3 模糊合成算子的比较 比较内容 算子 M(∧，∨) M(·，∨) M(∧，+·) M(·，+·) 体现全数作用 不明显 明显 不明显 明显 综合程度 弱 弱 强 强 利用R的信息 不充分 不充分 比较充分 充分 类型 主因素决定型 突出型 不均衡平均型 加权平均型 由表3可以看出，对综合评价而言，M( · ，+ · )是 较为适合的算子。本研究是多因素多层次的对6种干红 葡萄酒进行评价并排序，故采用M( · ，+ · )算子来建立 模糊综合评价模型。 对于多因素多层次模糊矩阵的复合运算，有模型： 对多种干红葡萄酒的排序，可令等级分数矩阵为 C=（C1 C2 C3 C4），再求出B的综合评价值。 2 干红葡萄酒感官品评模糊综合评价模型的验证 实验研究中，我们选取了13位经验丰富的干红葡 萄酒品评专家组成品评小组，参照最新的葡萄酒国家标 准GB15037－2006，对6种不同档次的酒样按表2的标 准进行感官品评。将结果按行进行归一化处理，得到模 糊关系矩阵R。 34 中 国 食 物 与 营 养 第17卷 2.1 隶属函数的建立 根据干红葡萄酒的感官质量指标内容，设定了2个 评价域：因素集U和评价集V，从U到V的一个模糊映 射构成评判矩阵R，在权重集A为加权数时，则有： Y=A · R 表4 干红葡萄酒感官品评结果汇总 酒序号 1号 2号 3号 4号 5号 6号 评价 指标 优 V5 优 良 V4 合 格 V3 不 合 格 V2 劣 质 V1 优 V5 优 良 V4 合 格 V3 不 合 格 V2 劣 质 V1 优 V5 优 良 V4 合 格 V3 不 合 格 V2 劣 质 V1 优 V5 优 良 V4 合 格 V3 不 合 格 V2 劣 质 V1 优 V5 优 良 V4 合 格 V3 不 合 格 V2 劣 质 V1 优 V5 优 良 V4 合 格 V3 不 合 格 V2 劣 质 V1 外观 U1 0.2 色泽 0.1 4 9 5 8 8 5 7 6 1 9 3 7 6 澄清度 0.1 12 1 9 4 2 7 4 10 3 3 9 1 11 2 香气 U2 0.3 香气 0.3 5 7 1 2 8 3 1 12 1 4 8 1 7 5 3 9 1 滋味 U3 0.2 香味 0..2 1 4 5 3 2 5 6 2 8 3 1 4 7 1 3 5 4 1 4 7 2 典型性 U4 0.2 总体 风味 0..2 3 10 2 9 2 1 9 3 1 3 9 1 9 3 4 9 综合 品质 U5 0.1 愉快度 0.1 4 8 1 1 1 10 1 1 10 2 1 6 5 1 2 10 1 3 10 式中，Y为综合评判结果集，A为权重集，R为评 判矩阵。 2.2 评价矩阵的建立 整理品评人员的评价结果，统计每项目指标认可人 数，汇 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 果见表4。 由表4得各待评价样品的模糊关系矩阵分别为： 2.3 干红葡萄酒口感协调性模糊综合评价结果向量的 分析 处理模糊综合评价结果的常用方法有：最大隶属度 原则、秩加权平均原则和模糊向量单值化方法。本研究 采用秩加权平均原则 [5]：将等级看作一种相对位置，使 其连续化。为定量处理，不妨用名次“1，2，3，...，m” 依次表示各等级，并称其为各等级的秩(此实验中1代 表优、2代表优良、3代表合格、4代表不合格、5代表 劣质)。用b中对应分量将各等级的秩加权求和，得到 被评事物名次的相对位置，即秩加权平均原则，可表示 为： 2.4 模糊综合评价模型 35第8期 王百姓等：模糊综合评价在干红葡萄酒感官品评中的应用 2.5 干红葡萄酒口感协调性模糊综合评价结果向量的 分析 对干红葡萄酒口感协调性品评实验中的单指标模糊 向量b，有： 面作为协调性指标论域，同时选定了优(1级)、优良（2 级）、合格(3级)、不合格(4级)、劣质（5级）5个评语 等级论域。然后选用M( · ，+)算子建立模糊综合评价 模型，再根据隶属度采用秩加权平均原则进行口感协调 性模糊综合评价结果向量分析，确定每种样品的质量等 级。最后对干红葡萄酒样品分别进行口感协调性感官品 评，利用Matlab7.0对品评结果进行频数分析，通过比较 两种评价结果的差异，有效地验证了干红葡萄酒口感模 糊综合评价模型的可行性。 品评结果统计分析表明，6个酒样除5号酒样感官 质量相对6差外，总体质量比较稳定，其从小到大（从 优到劣）的顺序排列依次为：A2＜A3＜A6＜A1＜A4＜ A5，即6种干红葡萄酒样品口感从协调渐变到较不协调 的优劣顺序。 本研究将模糊综合评价法引入干红葡萄酒口感协调 性品评中，应用模糊数学的隶属度来确定干红葡萄酒口 感协调性质量等级。品评不需要打分或下评论，品评人 员只要在设计好的评审表中，根据各自品评情况在确定 项目栏中划“√”即可，再经微机计算出隶属度，确定 品评酒样的质量等级，很大程度克服了以往简单评分法 给结果带来的主观性和片面性，具有较高的准确性和公 正性，使评定结果趋于客观合理，具有一定的创新性和 实用性，为感官品评技术的改进奠定了一定的基础，也 为干红葡萄酒质量稳定与提高提供了可靠保障。◇ 参考文献 ［1］PEREZ-ETORTINDO F J. Food quality certification: an approach for the development of accredi ted sensory evaluation methods. Food Quality and Preference, 2007, 18: 425-439. ［2］吴有炜.试验设计与数据处理.苏州:苏州大学出版社， 2002:210-217. ［3］WEN KUN-Li.A Mat lab toolbox for grey clustering and fuzzy Comprehensive evaluation.Advances in Engine erring Software,2008,39(2):137-145. ［4］王岁楼. 运用数理统计评判啤酒的感官质量. 山西食品 工业，1996,3:10-13. ［5］TIMOTHY C P,JULIAR W G. Predicting organoleptic scores of subppmflav ournotes. Part2:computati oral analysis andresults.Analyst, 1998, 123(10): 2057-2066. 3.3031处于4和2之间，即该酒样的口感协调性在 优良与合格之间，亦可形容为“比较协调”偏向“协 调”的倾向很大。 2.6 干红葡萄酒样品口感协调性模糊综合评价体系的 建立 采取与样品1同样的品评分析方法，对其余样品口 感协调性进行模糊综合评价，得到口感协调性5个等级 (1代表优、2代表优良、3代表合格、4代表不合格、5 代表劣质，可分别形容为很协调、协调、较协调、不协 调、差)的模糊综合评价结果向量b，分别为： b1=[0 0.3769 0.5308 0.0769 0] b2=[0.0077 0.2231 0.5692 0.2000 0] b3=[0.0154 0.1923 0.6846 0.1077 0] b4=[0.0615 0.3769 0.5385 0.0231 0] b5=[0.1308 0.5923 0.2615 0.0154 0] b6=[0 0.3538 0.5923 0.0538 0] 由前面算式可得： A1=3.3031 A2=2.9272 A3=3.0276 A4=3.3405 A5=3.8809 A6=3.2493 将被评酒样名次的相对位置A按照从小到大（从优 到劣）的顺序排列依次为：A2＜A3＜A6＜A1＜A4＜ A5。此即6种干红葡萄酒样品口感从协调渐变到较不协 调的优劣顺序。也就是说2号酒样的口感协调性在优良 与合格（协调与较协调）之间，偏向合格（较协调）的 倾向很大；3号、6号、1号、4号、5号酒样在合格与不 合格（较协调与不协调）之间，其中3号酒样十分接近 合格（较协调），6号、1号和4号酒样偏向合格（不协 调），5号酒样偏向不合格（差）。 3 讨论 模糊综合评价结果是被评事物对各等级模糊子集的 隶属度，它构成了一个模糊向量，而不是一个点值，提 供的信息比其他方法更丰富。本实验先结合影响干红葡 萄酒口感差异的各种因素，建立了模糊综合评价指标 体系，以外观、香气、滋味、典型性、综合品质5个方 36 中 国 食 物 与 营 养 第17卷 Application of Fuzzy Synthetic Evaluation in the Sense Estimation of Dry Red Wine WANG Bai-xing1, FENG Ji-she2 (1College of Agriculture and Forestry, LongDong University, Qingyang 745000, China; 2College of Mathematics and Statistics, LongDong University, Qingyang 745000, China) Abstract：The fuzzy synthesis evaluation method was applied to estimate mouth feeling coordination of the red wine and analyze the result. The experiment unified 5 influence factors, including the appearance, the fragrance, the taste, the typical nature, the synthesis quality as the coordinative index of discourse domain on wine, and classified 5 ranks, such as superior (level 1), fine (level 2), qualified (level 3), unqualified (level 4), inferior (level 5). The M( · , + ) operator is selected to establish fuzzy synthetic evaluation index system and the fuzzy synthetic evaluation model. According to the degree of membership based on the principle of rank weighted average, the results of the fuzzy synthetic evaluation about coordination were analyzed by vector analysis. Meanwhile, the Matlab7.0 was uesd to do the frequency analysis on the evaluation results to determine the different ranks of wine. This method overcomed the subjectivity and one-sidedness of the simple grading law and has higher accuracy and fairness. Keywords：fuzzy synthesis evaluation；dry red wine；sense evaluation 37第8期 王百姓等：模糊综合评价在干红葡萄酒感官品评中的应用 欢迎订阅2012年《中国稻米》杂志 《中国稻米》是由农业部主管，中国水稻研究所主办，全国农业技术推广服务中心等单位协办的全国性水稻科 学技术期刊。设有“专论与研究”、“品种与技术”、“各地稻米”，“综合信息”等栏目，兼具学术性、技术性、知识 性、信息性等特点。据《中国科技期刊引证 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 》（核心版）统计，《中国稻米》2008年的影响因子为0.611，2009年 为0.422。2008年度还有一篇文章被评为中国百篇最具影响的国内文章。适合水稻产区的各级技术人员及农业与粮食 行政管理人员、科研教学人员和稻农阅读。 本刊为双月刊，标准大16开本，单月20日出版。每期定价10.00元，全年60.00元 公开发行，邮发代码：32-31，国内刊号CN33-1201/S，国际统一刊号ISSN 1006-8082 E-mail：zgdm@163.com，网址：www.zgdm.net 欢迎新老读者到当地邮局订阅，也可直接到本刊编辑部订阅。 地址：杭州市体育场路359号 邮政编码：310006 电话(传真)：0571-63370271， 63370368