基于信息扩散近似推理实现配方产品的感官指标相关性分析方法

摘要

本发明所述基于信息扩散近似推理实现配方产品的感官指标相关性分析方法，其目的在于解决上述问题和不足而基于信息扩散近似推理和模糊散点图，能够处理小样本提供的模糊信息，以实现配方产品感官指标相关性的分析，达到避免专家经验所造成的评估结果差异，提高感官评估的精度。所述的相关性分析方法是结合信息扩散近似推理和模糊散点图。感官评估本身具有很强的模糊性，其评估结果往往有很大的差异。信息扩散技术的处理对象主要是小样本提供的模糊信息，并独立发展成为一种函数逼近方法体系，其扩散函数不依赖于专家经验，完全取决于提供的样本。感官评估中的输入输出关系大部分具有强烈的非线性，在将样本建模之前，利用信息扩散近似推理对原有样本进行降噪和光滑处理，将原有的矛盾样本转换生成新的光滑样本。

主权项

1、一种基于信息扩散近似推理实现配方产品的感官指标相关性分析方法，其特征在于：所述方法的流程是，实际检测配方产品的各项理化指标并组织行业专家对成品进行评定，将所得到的评定数据进行积累、记录，并形成以数据样本集；根据专家的行业经验剔除上述数据样本集中的错误或特异样本，以求尽量直观地映射出理化数据与感官指标之间的相关性及其程度大小；根据产地、等级、风格等指标将整理后的理化数据样本集分为若干组样本集；对某一组样本集进行数据预处理，包括剔除目标值缺失的样本、填补输入属性值缺失的样本；将样本数据进行信息扩散近似推理过程，对原有样本进行降噪和光滑处理，将原有的矛盾样本转换生成新的光滑样本，同时将离散的数值转变成连续值；将需要进行相关性分析的某一个理化指标为横坐标，感官质量指标为纵坐标画二维散点图；根据模糊散点图分析二者的正、负相关性、以及相关程度的大小。