惠延波，樊留強(qiáng)，陳復(fù)生，牛群峰，王 莉，賈 芳（河南工業(yè)大學(xué)，河南鄭州450001）

基于電子舌技術(shù)的大豆肽區(qū)分及苦味評(píng)價(jià)

惠延波，樊留強(qiáng)*，陳復(fù)生，牛群峰，王 莉，賈 芳
（河南工業(yè)大學(xué)，河南鄭州450001）

本文對(duì)大豆分離蛋白在風(fēng)味蛋白酶五種不同酶解時(shí)間下制取的大豆肽溶液進(jìn)行區(qū)分和苦味評(píng)價(jià)。采用法國(guó)ASTREE電子舌傳感器采集大豆肽溶液的味覺(jué)信息，基于判別因子分析法（DFA）對(duì)大豆肽溶液進(jìn)行定性分析；基于偏最小二乘法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立苦味得分的定量預(yù)測(cè)模型。結(jié)果顯示DFA對(duì)不同大豆肽樣品的區(qū)分效果好，區(qū)分指數(shù)DI=100，并能準(zhǔn)確對(duì)未知樣品進(jìn)行呈味預(yù)測(cè)，識(shí)別率為100%；采用偏最小二乘法模型時(shí)的建模集和預(yù)測(cè)集的RMSE分別為2.47%、6.81%，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)的RMSE分別為0.81%、3.37%，表明采用RBF模型的預(yù)測(cè)效果比偏最小二乘法好。研究結(jié)果可為后續(xù)大豆肽產(chǎn)品的呈味特性研究提供一種新的方法途徑。

大豆肽，電子舌，苦味，判別因子分析法（DFA），偏最小二乘法，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

大豆肽作為大豆蛋白的水解產(chǎn)物，比蛋白質(zhì)更易消化吸收，且過(guò)敏性和抗原性較低［1］。大豆肽是目前研究大豆蛋白的熱點(diǎn)，主要集中在大豆肽的理化特性和生理活性、酶解工藝、分離純化、苦味產(chǎn)生機(jī)理及脫苦工藝［1-5］而利用電子舌技術(shù)來(lái)定量評(píng)價(jià)大豆肽苦味感官特性還未見(jiàn)相關(guān)報(bào)道。酶水解法是目前較常用的生產(chǎn)大豆肽的方法，而在酶解過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生苦味，目前對(duì)苦味的判定主要采用感官評(píng)價(jià)法，但其結(jié)果不夠客觀準(zhǔn)確，易受外界環(huán)境、評(píng)價(jià)者自身因素的干擾。電子舌作為一種能快速檢測(cè)味覺(jué)品質(zhì)的新技術(shù)，可以對(duì)樣品進(jìn)行味覺(jué)的量化，克服感官評(píng)價(jià)易受主觀影響的不足，具有重復(fù)性、高靈敏性、可靠性等優(yōu)勢(shì)。目前，電子舌在飲料、酒類、食用油、污水、醫(yī)藥、肉類等方面得到了廣泛的應(yīng)用研究［6-10］，利用電子舌來(lái)對(duì)大豆肽的苦味進(jìn)行檢測(cè)、評(píng)價(jià)等方面的研究較少。本文采用法國(guó)Alpha MOS公司ASTREE電子舌的電勢(shì)型味覺(jué)傳感器來(lái)采集溶液信號(hào)，對(duì)大豆肽溶液苦味特性進(jìn)行定性和定量分析評(píng)價(jià)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

大豆肽樣品 自制；大豆分離蛋白 購(gòu)自河南省鯤華生物技術(shù)有限公司；風(fēng)味蛋白酶（酶活力為

2.8×104U/g） 諾維信公司；奎寧 天津市科密歐化學(xué)試劑有限公司。

ASTREE電子舌分析儀 法國(guó)Alpha MOS公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 大豆肽樣品的配制 取五份等量的底物濃度為5%的溶液在90℃水浴10 min，然后冷卻至50℃，在pH7.0、酶用量5%條件下分別水解0.5、1、2、3、4 h，然后在90℃水浴10 min，在4000 r/min條件下離心10 min，取上清液獲得五種大豆肽樣品。

1.2.2 數(shù)據(jù)采集 本文采用法國(guó)ASTREE電子舌分析儀采集溶液信息，它由16位自動(dòng)進(jìn)樣器、傳感器陣列、數(shù)據(jù)采集和控制器、模式識(shí)別軟件等部分組成。傳感器陣列由7根具有交叉敏感性的傳感器（ZZ、JE、BB、CA、GA、HA和JB）和1個(gè)Ag/AgCl參比電極組成。數(shù)據(jù)采集前，電子舌系統(tǒng)需完成自檢、初始化、校正和診斷等環(huán)節(jié)，環(huán)境溫度控制在25℃左右［11］。將待測(cè)樣品放在電子舌下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，待測(cè)液和清洗液交替進(jìn)行檢測(cè)。樣品數(shù)據(jù)采集時(shí)間設(shè)為120 s，取最后3 s的值作為每個(gè)樣本的測(cè)量數(shù)據(jù)。為減少測(cè)量誤差每個(gè)樣品重復(fù)采集10次，取后6次測(cè)量的各傳感器響應(yīng)值作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理。實(shí)驗(yàn)中共有5種樣品對(duì)應(yīng)五種酶解時(shí)間下的大豆肽，每種樣品下獲得15個(gè)樣本數(shù)據(jù)因此共有90個(gè)樣本數(shù)據(jù)。從90個(gè)樣本中隨機(jī)選取60作為校正集，用于建立校正模型，剩余30個(gè)作為預(yù)測(cè)集，用于驗(yàn)證模型性能。

1.3 數(shù)據(jù)處理

利用電子舌采集的傳感器數(shù)據(jù)，采用判別因子分析法（DFA）對(duì)5種樣品進(jìn)行區(qū)分，檢驗(yàn)區(qū)分效果；分別采用PLS和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立電子舌大豆肽苦味的定量評(píng)價(jià)模型，并比較結(jié)果。在模型的建立過(guò)程中采用建模集的相關(guān)系數(shù)、建模集均方根誤差和預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)、預(yù)測(cè)集均方根誤差評(píng)價(jià)模型效果［11］。

2 結(jié)果與分析

2.1 感官評(píng)價(jià)

感官評(píng)價(jià)是通過(guò)人體的視覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)并結(jié)合科學(xué)的方法對(duì)食品進(jìn)行定性、定量的測(cè)量和分析，以獲取產(chǎn)品感官性質(zhì)的重要而有價(jià)值的信息。感官評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)便易行，但屬于一種主觀評(píng)價(jià)的方法，容易受主觀影響和外界干擾。本文首先對(duì)大豆肽的苦味特性進(jìn)行人工感官評(píng)價(jià)，然后再研究電子舌儀器進(jìn)行感官分析。本實(shí)驗(yàn)從對(duì)苦味敏感的專業(yè)人員中選取10位感官評(píng)價(jià)員（5男5女）進(jìn)行感官評(píng)價(jià)，每次品嘗之后，需要用清水漱口，再進(jìn)行下一次品嘗。最后，將與其口味接近的奎寧標(biāo)準(zhǔn)液濃度對(duì)應(yīng)的分值記為此溶液的得分。之后取10位評(píng)價(jià)人員的平均分為苦味評(píng)定分?jǐn)?shù)。以奎寧的作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。表2為風(fēng)味蛋白酶不同水解時(shí)間下的苦味得分值。

表1 奎寧標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分表Table1 Standard grade form of quinine basic liquid

表2 不同水解時(shí)間下的苦味得分值Table2 Bitter taste score of five different samples

2.2 DFA區(qū)分

DFA是研究樣品所屬類型的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，即通過(guò)重新組合傳感器數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化區(qū)分性的分類技術(shù)，使組間距離最大的同時(shí)保證組內(nèi)差異最小使各個(gè)組間的重心距離最大，從而建立判別函數(shù)和判別準(zhǔn)則，判斷樣品屬于哪一類別［12-13］。首先對(duì)正確分類的訓(xùn)練樣本集建立DFA模型，然后將未知樣品投影到模型圖譜上，計(jì)算未知樣品與模型圖譜上的每類樣品的中心距離，將未知樣品判定為距離最近的那一類［14］?；谂袆e因子分析法建模，得到五種樣品的區(qū)分圖如圖1所示。從DFA二維圖中可知DF1與DF2總貢獻(xiàn)率達(dá)到99.994%，模型區(qū)分指數(shù)DI=100，5種樣品被很好區(qū)分開(kāi)。從5種樣品的預(yù)測(cè)集中分別任意選擇1個(gè)樣本（圖中顯示為黑色圓點(diǎn)），根據(jù)建立的DFA模型進(jìn)行區(qū)分，結(jié)果表明5個(gè)未知樣本均落在相應(yīng)的組中，識(shí)別率為100%，區(qū)分效果良好。

2.3 PLS模型建立及預(yù)測(cè)

PLS是一種多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方法，一般在進(jìn)行PLS建模時(shí)，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后分別在自變量組和因變量組中提取出t和u，使t和u滿足：t和u最大程度攜帶各自數(shù)據(jù)的變異信息；t和u的相關(guān)度最大。提取成分后，利用偏最小二乘回歸實(shí)施自變量對(duì)t的回歸和因變量對(duì)u的回歸，如果回歸方程達(dá)到滿意的精度則算法終止，若不滿足則從殘余信息中進(jìn)一步提取成分直到達(dá)到滿意精度。用PLS建立大豆肽溶液電子舌苦味預(yù)測(cè)模型，并對(duì)電子舌傳感器響應(yīng)值與人工感官評(píng)價(jià)得分值間的相關(guān)性進(jìn)行研究。以七根傳感器的響應(yīng)信號(hào)值為自變量，以感官得分值為因變量構(gòu)建偏最小二乘模型。建模集為60個(gè)樣本，驗(yàn)證集為30個(gè)樣本。結(jié)果如圖2、圖3所示，分別表示建模集、預(yù)測(cè)集的實(shí)際苦味值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)圖。

回歸方程如下：

y=130.099+0.001s1+0.003s2+0.001s3-0.013s4-0.033s5+0.001s6-0.019s7

其中y表示電子舌苦味預(yù)測(cè)值；s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7分別為ZZ、JE、BB、CA、GA、HA、JB傳感器響應(yīng)值。

對(duì)于偏最小二乘模型，p（p=0.000）＜0.05，表明該模型的回歸方程有顯著意義，且該模型的建模集中，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)為0.9923，RMSE為2.47%，預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)為0.9890，RMSE為6.81%，預(yù)測(cè)效果較好。

圖2 PLS建模集Fig.2 Result of modeling set

圖3 PLS預(yù)測(cè)集Fig.3 Result of prediction set

2.4 RBF模型建立與預(yù)測(cè)

研究徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立大豆肽的電子舌傳感器響應(yīng)值與人工感官得分值間的相關(guān)性和預(yù)測(cè)模型。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，從理論上可以證明它能以任意的精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，即具有唯一最佳逼近特性、且無(wú)局部極小問(wèn)題［15-16］，廣泛應(yīng)用于短時(shí)交通量預(yù)測(cè)，需水量預(yù)測(cè)等諸多領(lǐng)域。它是一種3層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含輸入層、隱含層、輸出層。隱含層節(jié)點(diǎn)通過(guò)基函數(shù)執(zhí)行一種非線性變化，從而將輸入空間映射到一個(gè)新的空間，輸出層在這個(gè)新空間進(jìn)行線性加權(quán)組合。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第1層為輸入層，輸入節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由所描述的問(wèn)題特征而定；第2層為隱含層，采用徑向基函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)；第3層為輸出層，采用線性激活函數(shù)。本文的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層節(jié)點(diǎn)為7，對(duì)應(yīng)7根傳感器響應(yīng)值，隱層節(jié)點(diǎn)選用高斯徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的具體值在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中按最優(yōu)準(zhǔn)則確定；輸出量只有一個(gè)，對(duì)應(yīng)溶液苦味值。

本文采用的是基于K均值聚類的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)來(lái)建立定量的預(yù)測(cè)模型，其中建模集為60個(gè)樣本，預(yù)測(cè)集為30個(gè)樣本。在建模過(guò)程中重疊系數(shù)和隱含層個(gè)數(shù)是影響該模型的主要參數(shù)［16］。在不同參數(shù)組合下的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方根誤差對(duì)比如表3所示。從表3可以看出：當(dāng)overlap=3時(shí)，建模集的RMSE均小于overlap為2時(shí)的RMSE，預(yù)測(cè)效果也較好，因此overlap設(shè)為3。當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)設(shè)為15時(shí)對(duì)應(yīng)的RMSE最小。經(jīng)分析對(duì)比，本文采用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為7-15-1，數(shù)值分別對(duì)應(yīng)輸入層、隱含層、輸出層。圖4為該參數(shù)組合下的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果。從圖4可以看出建模集的相關(guān)系數(shù)為0.9950，預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)為0.9814。綜上所述，該模型達(dá)到很好的預(yù)測(cè)效果。

采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建模集和預(yù)測(cè)集的RMSE分別為0.81%、3.37%，均小于PLS模型時(shí)的2.47%、6.81%；RBF模型建模集相關(guān)性為0.9950大于PLS預(yù)測(cè)集的0.9923，RBF模型和PLS模型預(yù)測(cè)集相關(guān)性分別為為0.9814，0.9890，均大于0.98，相關(guān)性較好，因此采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)效果要優(yōu)于PLS模型。

表3 不同參數(shù)組合下的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方根誤差Table3 RMSE of RBF model with different combinations of parameters

圖4 最優(yōu)參數(shù)下RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.4 Prediction result of RBF model with optimal parameters

3 結(jié)論

采用法國(guó)Alpha M.O.S電子舌對(duì)制取的五種不同酶解時(shí)間條件下的樣品進(jìn)行苦味特性研究。分別采用DFA模式識(shí)別方法和PLS、RBF預(yù)測(cè)模型對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行定性和定量分析，研究表明：采用DFA分析法能夠?qū)ξ宸N不同的大豆肽樣品的呈味特性和味覺(jué)相似程度進(jìn)行定性評(píng)價(jià)并能對(duì)未知樣品進(jìn)行呈味預(yù)測(cè)；采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)效果要優(yōu)于PLS模型；大豆肽的苦味預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際感官評(píng)價(jià)吻合。研究結(jié)果為后續(xù)大豆肽產(chǎn)品的呈味特性研究提供一種新的方法途徑。

［1］張連慧，賀寅，劉新旗.大豆肽的研究進(jìn)展及其發(fā)展前景［J］.食品工業(yè)科技，2012（2）：406-408.

［2］姜曼，宋俊梅.大豆肽營(yíng)養(yǎng)功能及脫苦方法研究進(jìn)展［J］.糧食與油脂，2009（4）：42-44.

［3］樊勇華，許輝.大豆活性肽的分離純化和生理活性［J］.吉林農(nóng)業(yè)，2013（4）：280-281.

［4］姜曼，宋俊梅.大豆肽的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值及器分離純化技術(shù)［J］.糧食加工，2009，34（6）：54-57.

［5］Jang E H，Ko J H，Ahn C W，et al.In vivo and in vitro application of black soybean peptides in the amelioration of endoplasmic reticulum stress and improvement of insulin resistance［J］.Life Sciences，2010，86（7）：267-274.

［6］Hartyáni P，Dalmadi I，Cserhalmi Z，et al.Physical-chemical and sensory properties of pulsed electric field and high hydrostatic pressure treated citrus juices［J］.Innovative Food Science and Emerging Technologies，2011，12（3）：255-260.

［7］Wander N，Mauro B，Thiago R L C.Use of Copper and Gold Electrodes as Sensitive Elements for Fabrication of an Electronic Tongue：Discrimination of Wines and Whiskies［J］.Microchemical Journal，2011，99（1）：145-153.

［8］Men H，Zhang C，Ning K，et al.Detection of edible oils based on voltammetric electronic tongue［J］.Research Journal of Applied Sciences，Engineering and Technology，2013，5（4）：1197-1202.

［9］Sghaier K，Barhoumi H，Maaref A，et al.Classification and discrimination of different Tunisian water samples using an electronic tongue［J］.Sensor Letters，2009，7（5）：683-688.

［10］Luis Gil，Jose M Barat，Isabel Escriche，et al.An electronic tongue for fish freshness analysis using a thick-film array of electrodes［J］.Microchimica Acta，2008，163：121-129.

［11］黃星奕，戴煌，徐富斌，等.電子舌對(duì)橙汁感官品質(zhì)定量評(píng)價(jià)研究［J］.現(xiàn)代食品科技，2014（5）：172-177.

［12］徐維盛，王竹，楊月欣.電子舌技術(shù)快速辨識(shí)15種茶湯滋味［J］.食品工業(yè)，2014（12）：154-158.

［13］許春華，肖作兵，牛云蔚，等.電子舌和電子鼻在果酒風(fēng)味分析中的應(yīng)用［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2011（3）：23-26.

［14］宋偉，謝同平，張美玲，等.應(yīng)用電子鼻判別不同儲(chǔ)藏條件下粳稻谷品質(zhì)的研究［J］.中國(guó)糧油學(xué)報(bào)，2012（5）：92-96.

［15］彭顯剛，胡紅峰，呂大勇.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法綜述［J］.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2011，39（11）：144-148.

［16］劉婧，葉青.采用BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型廈門市工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型［J］.華僑大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，34（5）：576-580.

Discrimination and bitter flavor characteristics assessments of soybean peptide by intelligent electronic tongue

HUI Yan-bo，F(xiàn)AN Liu-qiang*，CHEN Fu-sheng，NIU Qun-feng，WANG Li，JIA Fang
（Henan University of Technology，Zhengzhou 450001，China）

In this paper，the discrimination and bitter flavor characteristics assessments of five different samples was studied.The taste information of soybean peptide solution was collected by the French ASTRESS electronic tongue sensor and the method of DFA was applied to do qualitative analysis of the solution.The relationship between the sensor response value and bitter taste score was analyzed and two qualitative prediction modes was established based respectively on the methods of RBF and partial least squares.The results showed that the method of DFA had a good discrimination of different soybean peptide samples with 100 distinction index and accurately predicted the taste of unknown samples with 100%recognition rate.The RMSE based on partial least squares of modeling and prediction sets were 2.47%and 6.81%respectively while the model based on the methods of RBF were 0.81%and 3.37%.It showed that the model based on RBF did better in the prediction than the model based on partial least squares and the results might provide a way to the follow-up study of the flavor characteristics of soybean peptide product.

soybean peptide；electronic tongue；bitter asses；DFA；partial least squares；RBF neural network

TS201.1

A

1002-0306（2016）08-0097-04

10.13386/j.issn1002-0306.2016.08.011

2015－07－27

惠延波（1964-），男，教授，研究方向：制造業(yè)信息化、糧油食品檢測(cè)技術(shù)與裝置，E-mail：huiyb@haut.edu.cn。

*通訊作者：樊留強(qiáng)（1990-），男，在讀碩士研究生，研究方向：糧油食品檢測(cè)技術(shù)與裝置，E-mail：18037800946@163.com。