姚鋼++蔣繼成

摘 要：文章采用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對60Co-γ射線輻照保鮮無防腐劑香腸輻照工藝與理化指標(biāo)進(jìn)行建模，并對其準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證，利用模型進(jìn)行理化指標(biāo)的預(yù)測，驗證模型準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；60Co-γ射線；無防腐劑香腸；網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

引言

食品輻照技術(shù)是20世紀(jì)發(fā)展起來的一種新型滅菌保鮮技術(shù)。采用輻射加工技術(shù)手段，運用高能射線如x-射線、γ-射線等對食品進(jìn)行加工處理，在能量的傳遞和轉(zhuǎn)移過程中，產(chǎn)生理化效應(yīng)和生物效應(yīng)達(dá)到殺蟲、殺菌的目。因為是冷殺菌手段，所以有效的提高了食品衛(wèi)生質(zhì)量，保持營養(yǎng)品質(zhì)及風(fēng)味和延長貨架期。本文采用無防腐劑的香腸作為對象，排除了化學(xué)防腐劑對保鮮效果影響，同時為了食品加工行業(yè)發(fā)展提供方向，不添加化學(xué)防腐效果成分的同時也可以采用輻照的方法有效提升貨架期，有效提高企業(yè)效益，延伸銷售鏈；對于不同種類的香腸制品，從肉質(zhì)到成分，都會有所差別，通過大量輻照試驗獲得輻照工藝的方法，不僅耗時長，而且檢驗指標(biāo)及檢驗方法也過于繁瑣，因此結(jié)合采用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在有限次數(shù)實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立不同劑量60Co-γ射線對香腸品質(zhì)影響的規(guī)律模型為科學(xué)輻照提供理論依據(jù)。

1 實驗方法與理化指標(biāo)的檢測

1.1 樣品輻照

本項目采用不含任何防腐效果的特制香腸為對象，在黑龍江省科學(xué)院技術(shù)物理研究所輻照中心進(jìn)行。采用靜態(tài)堆碼式60Co-γ放射源，跟蹤劑量計為Ag2Cr2O7經(jīng)中國劑量科學(xué)研究院丙氨酸劑量計（NDAS）傳遞比對校準(zhǔn)，分別采用不同劑量（2-6）kGy，進(jìn)行靜態(tài)輻照。完成輻照2天內(nèi)進(jìn)行理化指標(biāo)的檢測，在（22.0±1）℃下保存30天后進(jìn)行微生物指標(biāo)的檢測。

1.2 理化指標(biāo)及微生物指標(biāo)測定方法

1.2.1 菌落總數(shù)，參照國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T4789.2-2008采取實驗方法測定菌落總數(shù)。

1.2.2 水分含量，參照國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T6965.15可用蒸餾法或直接干燥法。本項目采用直接烘干法。

1.2.3 氯化鈉含量，參照國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T9695.8進(jìn)行測定，采用水浸出后用硝酸鹽標(biāo)準(zhǔn)溶液滴定法測定。

1.2.4 蛋白質(zhì)，參照國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T9695.11進(jìn)行測定。

1.2.5 菌落總數(shù)，參照GB4789.2-2010進(jìn)行測定。

1.3 檢測結(jié)果與數(shù)據(jù)處理

采用以上檢測方法進(jìn)行檢測，由于實驗過程產(chǎn)生個別認(rèn)為誤差，利用matlab軟件plot函數(shù)對每組數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，將誤差較大的個別數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，最終得到50組數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1。

表1 60Co-γ射線輻照保鮮無防腐劑香腸檢測結(jié)果

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

通常BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有3層結(jié)構(gòu)，分別為輸入層、隱含層和輸出層。通常來說隱含層采用Sigmoid函數(shù)，輸出層采用Pureline函數(shù)，因為符號函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)輸入、輸出現(xiàn)代為[0，1]，因此在學(xué)習(xí)過程中，通過轉(zhuǎn)化層將輻照工藝參數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化限定區(qū)間，避開網(wǎng)絡(luò)輸出的飽和區(qū)。五層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1。

2.2 性能指標(biāo)

性能指數(shù)是衡量網(wǎng)絡(luò)性能的量化標(biāo)準(zhǔn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般采用網(wǎng)絡(luò)軍方誤差作為性能指標(biāo)：

式中：Ed為網(wǎng)絡(luò)的均方誤差；n為學(xué)習(xí)集體樣本總數(shù)，tp為第P組訓(xùn)練的期望輸出值，ap為第P組的實際輸出值。影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力主要依賴于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練樣本的特性，因此可以選擇合適的訓(xùn)練策略和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來提高其泛化能力。本文選取貝葉斯正則化算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修正，網(wǎng)絡(luò)性能指數(shù)變?yōu)椋?/p>

式中：w為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值向量，EW=m-1■？棕■■為網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值的均方誤差，其中m為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的總數(shù)，Wj為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，a和b為正則化系數(shù)，其大小直接影響訓(xùn)練效果。

2.3 貝葉斯正則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟

（1）確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，初始化超參數(shù)α=0和β=1，根據(jù)先驗分布對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)賦初值。

（2）用BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)使總誤差F（W）最小。

（3）利用高斯牛頓逼近法計算出有效參數(shù)個數(shù)。

（4）計算超參數(shù)α和β的新的估計值。

（5）重復(fù)執(zhí)行（2）、（3）、（4）直到達(dá)到所需精度。

貝葉斯方法正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個迭代過程，每個迭代過程總誤差函數(shù)隨著超參數(shù)的變化而變化，最小點也在變化，網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)也在不斷修正，最終達(dá)到總誤差函數(shù)在迭代過程中沒用較大改變。目前在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇方面還沒有理想的方法，在實際工作中常常需要用試驗的方法確定最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此可采用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，然后比較這些網(wǎng)絡(luò)模型的顯著度，選擇顯著度較大的網(wǎng)絡(luò)作為模型。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及預(yù)測

通過上述實驗獲得的50組數(shù)據(jù)中，45組數(shù)據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，另選擇其他5組數(shù)據(jù)作為檢驗樣本，運用MATLAB軟件，進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測。網(wǎng)絡(luò)輸入劑量、劑量率，輸出為水分、氯化鈉含量，通過應(yīng)用均方差函數(shù)比較目標(biāo)值和預(yù)測值的差異，計算目標(biāo)值與預(yù)測值間的誤差，觀察網(wǎng)絡(luò)模型對訓(xùn)練情況，網(wǎng)絡(luò)擬合圖性能進(jìn)行評價。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果顯示，經(jīng)過1500步訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)誤差平方和均值為5×10-3，達(dá)到了設(shè)定的最小訓(xùn)練目標(biāo)值。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，得到數(shù)學(xué)模型后，利用剩余5組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測驗證，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果如圖2-5所示。

4 結(jié)束語

采用輻照的方法進(jìn)行無防腐劑香腸保質(zhì)期的時間跟輻照劑量相關(guān)，采用4kGy的劑量進(jìn)行輻照可使香腸的保質(zhì)期達(dá)到1個月以上，且香腸的顏色仍在可接受范圍內(nèi)，說明輻照方法有效的提高了香腸的衛(wèi)生質(zhì)量，延長保質(zhì)期。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了香腸輻照工藝與理化、微生物指標(biāo)的模型，并通過實驗驗證了模型的準(zhǔn)確性，為進(jìn)一步確定輻照工藝提供理論支持。

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