tailieunhanh - Đánh giá cảm quan cà phê bằng mạng nơron nhân tạo

Bài báo trình bày về mạng nơron nhân tạo nhiều lớp với giải thuật học lan truyền ngược được áp dụng vào việc đánh giá cảm quan sản phẩm cà phê. Phương pháp này cũng được áp dụng rộng rãi trong tối ưu hóa thành phần thực phẩm, phát triển các loại sản phẩm mới, đánh giá và điều tra thị trường tiêu dùng thực phẩm. | TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM SỐ 01 THÁNG 10 NĂM 2013 ĐÁNH GIÁ CẢM QU N CÀ PHÊ BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO COFFEESENSORY EVALUATIONBY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Lƣ Nhật Vinh Bùi Công Danh* TÓM TẮT Quá trình đánh giá cảm quan trong thực phẩm đƣợc xem là một hệ thống với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra, trong đó các thành phần thực phẩm là đầu vào và kết quả đánh giá cảm quan của con ngƣời là đầu ra. Bài báo trình bày về mạng nơron nhân tạo nhiều lớp với giải thuật học lan truyền ngƣợc đƣợc áp dụng vào việc đánh giá cảm quan sản phẩm cà phê. Phƣơng pháp này cũng đƣợc áp dụng rộng rãi trong tối ƣu hóa thành phần thực phẩm, phát triển các loại sản phẩm mới, đánh giá và điều tra thị trƣờng tiêu dùng thực phẩm. ABSTRACT The process of food sensory evaluation can be viewed as a multi-input and multi-output system in which food composition serves as the input and human food evaluation as the output. The paper presents the application of multi layer neural network with the back-propagation algorithm in coffeesensory evaluation. This method can also be applied in other fields such as food composition optimizing, new product development, market evaluation and investigation. 1. Giới thiệu Đánh giá cảm quan thực phẩm là việc sử dụng các giác quan của con ngƣời với một số phƣơng pháp và điều kiện nhất định để kiểm tra và đánh giá các đặc điểm chất lƣợng cảm quan của thực phẩm. Đánh giá cảm quan đóng một vai trò hết sức quan trọng trong ngành công nghiệp thực phẩm và hàng tiêu dùng, nhƣ là phát triển sản phẩm mới, nghiên cứu cơ bản, cải tiến nguyên liệu và công nghệ, giảm chi phí sản xuất, đảm bảo chất lƣợng và tối ƣu hóa sản phẩm. Ngoài ra, đánh giá cảm quan còn nhằm tăng cƣờng việc hỗ trợ thông tin cho các quyết định quản lý, giảm thiểu rủi ro trong quá trình ra quyết định. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu một cách tiếp cận sử dụng mạng nơron nhân tạo đã đƣợc áp dụng rộng rãi từ những năm 1980 trong các lĩnh vực nhƣ điều khiển thông minh, nhận dạng và xử .