于慧春 彭盼盼 殷 勇 劉云宏

(河南科技大學(xué)食品與生物工程學(xué)院，洛陽 471023)

電子鼻融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測玉米赤霉烯酮和黃曲霉毒素B1含量模型研究

于慧春 彭盼盼 殷 勇 劉云宏

(河南科技大學(xué)食品與生物工程學(xué)院，洛陽 471023)

為探究玉米赤霉烯酮和黃曲霉毒素B1的無損快速定量測定方法，用電子鼻對7級不同霉變程度玉米樣品進行檢測，并用理化分析方法分別測定霉變玉米中的玉米赤霉烯酮與黃曲霉毒素B1含量；在提取電子鼻響應(yīng)信號的積分值作為特征參量的前提下，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立不同霉變程度下玉米樣品中的玉米赤霉烯酮與黃曲霉毒素B1含量的預(yù)測模型。同時，為了獲得較為可靠的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不變的條件下，對比分析了不同訓(xùn)練集、測試集構(gòu)建的預(yù)測模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在各預(yù)測模型的70組測試樣本中，相對誤差控制在5%以內(nèi)的樣本數(shù)量都在60個以上，最大相對誤差控制在15%以內(nèi)，從而證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的有效性、可靠性。該研究為實施玉米霉變毒素的快速無損檢測提供了一種途徑。

電子鼻 玉米 玉米赤霉烯酮 黃曲霉毒素B1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 霉變 預(yù)測模型

玉米不僅是我國重要的商品糧之一，也是重要的工業(yè)原料。但由于玉米收獲后原始水分較高，呼吸強度大等，易被霉菌污染[1]，因此，在儲藏過程中易發(fā)生霉變。霉變后的玉米在代謝過程中會產(chǎn)生以黃曲霉毒素B1、玉米赤霉烯酮為代表性的多種真菌毒素[2]，進而危害家畜及人類健康[3-4]。

目前，對于霉變玉米中玉米赤霉烯酮的定量測定主要是高效液相色譜法[5]，酶聯(lián)免疫吸附法[6]，免疫親和柱熒光光度法[7]等；對于黃曲霉毒素B1的定量測定主要采取的方法有薄層色譜法[8]，液相色譜熒光檢測[9]，酶聯(lián)免疫法[10]等。這些方法操作過程繁瑣、耗時，化學(xué)試劑消耗量大，成本高，不能滿足玉米儲藏過程中快速檢測霉變的需要。

近年來，電子鼻在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的無損檢測中有著較多的應(yīng)用。在谷物的檢測中，張紅梅等[11]研制一套適合對谷物霉變進行檢測的電子鼻系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以準(zhǔn)確區(qū)分各個不同霉變程度的稻谷；Matteo等[12]用電子鼻對新鮮玉米以及被真菌污染的玉米進行檢測分析，得出結(jié)果令人滿意；周顯青等[13]收集了玉米樣品40份，利用電子鼻技術(shù)對樣品進行模式識別，并對電子鼻傳感器陣列進行優(yōu)化，結(jié)果表明，電子鼻能夠?qū)φ：兔棺儤悠愤M行區(qū)分。這些研究說明了電子鼻有能力檢測出霉菌污染，并且對不同污染及霉變程度的谷物能進行較好的鑒別。但是，對于霉菌污染后的谷物產(chǎn)生的霉菌毒素與電子鼻響應(yīng)信號間定量關(guān)系卻鮮有研究。

本研究首先用電子鼻對不同霉變程度玉米樣品進行檢測，同時用理化分析定量測定霉變玉米中的玉米赤霉烯酮、黃曲霉毒素B1的含量。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電子鼻響應(yīng)信號與玉米赤霉烯酮含量和黃曲霉毒素B1含量的預(yù)測模型。最后，對比分析了對應(yīng)于不同訓(xùn)練集與測試集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測模型的預(yù)測誤差，進而證明了檢測模型的可靠性與穩(wěn)健性。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料分別為新鮮玉米和不同霉變等級的玉米。不同霉變等級的玉米由實驗室培育產(chǎn)生，培育條件如下：將新鮮玉米放入恒溫恒濕培養(yǎng)箱，在溫度30 ℃，濕度90%條件下進行培育，然后分別取新鮮玉米和培養(yǎng)第2天，第4天，第6天，第8天，第10天，第12天的玉米共7組，作為測試樣品。

1.2 儀器與設(shè)備

使用實驗室自行研制的電子鼻進行電子鼻信號的采集。該系統(tǒng)主要由氣敏傳感器陣列，測量室，數(shù)據(jù)采集裝置，計算機判別分析軟件等部分組成。傳感器陣列由14個金屬氧化物氣敏傳感器(日本FIGARO公司)組成。分別為TGS-813，TGS-800, TGS-821，TGS-822，TGS-824，TGS-816，TGS-812，TGS-825，TGS-826，TGS-831，TGS-832，TGS-830，TGS-880，TGS-842。氣敏傳感器的加熱電壓均為(5.0±0.05)V，工作電壓為(10.0±0.01)V。

1.3 試驗方法

1.3.1 玉米赤霉烯酮的測定

依照GB/T 5009.209—2008《谷物中玉米赤霉烯酮的測定》[14]給出的方法，對不同霉變等級的玉米樣品進行玉米赤霉烯酮含量測定。

1.3.2 黃曲霉毒素B1的測定

依照GB/T 5009.22—2003《食品中黃曲霉毒素B1的測定》[8]給定的方法，對不同霉變等級的玉米樣品進行黃曲霉毒素B1含量測定。

1.3.3 霉變玉米電子鼻測定

利用電子鼻對各個霉變等級玉米樣品進行測定。每個樣品測量前先進行空載測試(即電子鼻對測量環(huán)境的響應(yīng))，然后再進行樣品測量。樣品取樣量為60 g，并用蒸發(fā)皿將樣本置于電子鼻測量室內(nèi)進行測量。電子鼻采樣時間為2 500 s，采樣間隔為1s，即每個樣本動態(tài)測試2 500個數(shù)據(jù)。每個樣本測量后電子鼻的恢復(fù)時間為600 s，以保證電子鼻得到完全恢復(fù)，以便下一次的樣本測量。每個霉變等級測試40個平行樣本，7個霉變等級共測試280個玉米樣本。

1.4 電子鼻數(shù)據(jù)處理

1.4.1 電子鼻響應(yīng)特征信號的去基準(zhǔn)處理

為了減小環(huán)境溫、濕度對氣敏傳感器的影響，需對電子鼻數(shù)據(jù)去基準(zhǔn)處理，即樣品響應(yīng)值減去空載響應(yīng)值。計算公式為[15]：

Yij=Xij-Xj0(i=1,2,…,2 500;j=1,2,…,16)

(1)

式中：Yij為第j個傳感器第i秒響應(yīng)值經(jīng)去基準(zhǔn)之后所得的測試值；Xij為第j個傳感器第i秒時的響應(yīng)值；Xj0為第j個傳感器對環(huán)境的響應(yīng)平均值。

1.4.2 電子鼻信號的特征提取

在建立氣敏信號與霉變毒素間的預(yù)測模型時，氣敏信號特征參量的選擇對預(yù)測模型檢測結(jié)果影響很大。通過比較分析，選用電子鼻氣敏信號的積分值作為特征參量[16]，其計算公式如下：

(2)

式中：S為積分值；N為傳感器的響應(yīng)時間(N=2 500 s)；xi為第i秒的響應(yīng)值；Δt為相鄰兩采樣點的時間間隔(Δt=1 s)。

1.4.3 預(yù)測模型建立方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation Network)是一種基于誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǖ亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，尤其適合無法用明確數(shù)學(xué)公式描述的輸入-輸出映射關(guān)系。因此選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立玉米霉變電子鼻響應(yīng)信號與霉變毒素間的映射關(guān)系。有關(guān)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法詳見文獻[17]。由于前向3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最為常用，所以論文中選用3層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建用Matlab 7.0實現(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 玉米赤霉烯酮含量測定

圖1是不同霉變天數(shù)的玉米中赤霉烯酮含量的檢測結(jié)果。從圖1可以看出，新鮮玉米的玉米赤霉烯酮含量較低，遠小于國標(biāo)中所規(guī)定的玉米赤霉烯酮限量(60 μg/kg)。在溫度30 ℃，濕度90%條件下培養(yǎng)2 d后，玉米赤霉烯酮含量增加到34.6 μg/kg；繼續(xù)培養(yǎng)到第6天時，玉米赤霉烯酮含量達到67.2 μg/kg，已經(jīng)超過國標(biāo)中所規(guī)定的玉米赤霉烯酮限量。繼續(xù)培養(yǎng)直至第12天，玉米赤霉烯酮的含量隨霉變程度的增加而增加。

圖1 玉米赤霉烯酮含量隨時間變化情況

2.2 黃曲霉毒素B1含量測定結(jié)果

圖2是不同霉變天數(shù)的玉米中黃曲霉毒素B1含量的檢測結(jié)果。從圖中可以看出新鮮玉米的黃曲霉毒素B1含量較低，遠小于國標(biāo)中所規(guī)定的黃曲霉毒素B1限量(20 μg/kg)。在溫度30 ℃，濕度90%條件下培養(yǎng)2天之后，黃曲霉毒素B1含量增加至12.18 μg/kg，培養(yǎng)至第4天時，黃曲霉毒素B1含量達到21.75 μg/kg，超過國標(biāo)中所規(guī)定的黃曲霉毒素B1限量。繼續(xù)培養(yǎng)至第12天，黃曲霉毒素B1的含量隨霉變程度的增加也相應(yīng)增加。

圖2 黃曲霉毒素B1含量隨時間變化情況

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型建立與討論

2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定

由于每個霉變等級的樣品重復(fù)測試40個樣本，因此可對每個樣品隨機抽取30個樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集(共210個樣本)，剩余的10個作為測試集(共70個)。不同霉變等級玉米中相應(yīng)的玉米赤霉烯酮、黃曲霉毒素B1的含量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出期望值。通過試湊法訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組成及訓(xùn)練誤差值。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為16個傳感器的特征值，輸出為玉米赤霉烯酮、黃曲霉毒素B1的含量，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個數(shù)為16，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為2。當(dāng)隱層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選為tansig函數(shù)、輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選為logsig函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)選為traincgf函數(shù)時，運用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過試湊法可確定隱層神經(jīng)元個數(shù)為23，此時的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差為0.000 499 6，最小訓(xùn)練速率為0.2。因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為16×23×2。

2.3.2 玉米赤霉烯酮與黃曲霉毒素B1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

采用上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及神經(jīng)元傳遞函數(shù)，對測試集中不同霉變程度玉米樣品中的玉米赤霉烯酮、黃曲霉毒素B1含量進行預(yù)測，結(jié)果分別如圖3、圖4所示。玉米赤霉烯酮預(yù)測值與實測值的最大相對誤差為9.56%，平均相對誤差為4.99%；黃曲霉毒素B1預(yù)測值與實測值的最大相對誤差為8.69%，平均相對誤差為5.92%。

圖3 玉米赤霉烯酮的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果和期望結(jié)果對比圖

圖4 黃曲霉毒素B1的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果和期望結(jié)果對比圖

由圖3可知，玉米赤霉烯酮含量預(yù)測結(jié)果和期望結(jié)果擬合良好，70組測試樣品中相對誤差控制在5%以內(nèi)的樣品達到63個。由圖4可知，黃曲霉毒素B1含量預(yù)測結(jié)果和期望結(jié)果擬合良好，70組測試樣品中相對誤差控制在5%以內(nèi)的樣品達到62個。由此可認為已構(gòu)建了關(guān)于玉米赤霉烯酮、黃曲霉毒素B1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。

2.4 模型可靠性分析

為保證模型有較高的預(yù)測精度及穩(wěn)定性，從霉變玉米樣品的電子鼻響應(yīng)信號中，隨機5次抽取樣本，以組成5個不同的訓(xùn)練集和測試集。在模型結(jié)構(gòu)及各層神經(jīng)元傳遞函數(shù)不變的前提下，分別用這5個訓(xùn)練集與測試集對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試，玉米赤霉烯酮和黃曲霉毒素B1預(yù)測值和實測值的相對誤差如表1所示。

表1 不同測試集的測試結(jié)果/%

通過測試結(jié)果的對比，可以看出，雖然每次的訓(xùn)練集、測試集是隨機選出的，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對玉米赤霉烯酮和黃曲霉毒素B1的預(yù)測結(jié)果均趨于一致，變化不大，這說明用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測模型具有較高的穩(wěn)定性與可靠性。

3 結(jié)論

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及各層神經(jīng)元傳遞函數(shù)不變的前提下，多次隨機變換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集和預(yù)測集，70組測試樣本相對誤差控制在5%以內(nèi)的樣本數(shù)量都在60個以上，最大相對誤差控制在15%以內(nèi)，預(yù)測精度較高。結(jié)果表明，利用電子鼻、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所建立的霉變玉米中玉米赤霉烯酮和黃曲霉毒素B1含量的預(yù)測模型是穩(wěn)健的，這為快速無損檢測玉米霉變毒素提供了一種新途徑。

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Coupled Electronic Nose and BP Neural Network to Study on the Predicting Model of Zearalenone and Aflatoxin B1

Yu Huichun Peng Panpan Yin Yong Liu Yunhong

(College of Food and Bioengineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471023)

In order to explore the fast, quantitative and nondestructive test method for zearalenone and aflatoxin B1, corn samples with 7 different levels of mold were tested by electronic nose (e-nose). At the same time the content of zearalenone and aflatoxin B1were tested using biochemical analysis method. The integral value of the e-nose response signal was extracted and acted as the characteristic parameter; BP neural network was adopted to establish prediction model for the content of zearalenone and aflatoxin B1of different degree of mildew corn samples. In addition, in order to obtain a more reliable BP neural network prediction model, on the premise that the structure of the neural network was unchanged, the prediction model based on different training sets and test sets was compared and analyzed. The results showed that in each prediction model of 70 groups of test samples, the relative error control within 5% of the sample quantity was over 60, and maximum relative error was controlled within 15%, which proved the validity and reliability of the BP neural network prediction model. The study provided a method of fast nondestructive testing corn mycotoxin.

electronic nose, corn, zearalenone, aflatoxin B1, BP neural network, mildew,forecast model

國家自然科學(xué)基金(31171685)，河南省教育廳自然科學(xué)研究項目(13A550269)

2015-10-11

于慧春，女，1977年出生，副教授，農(nóng)產(chǎn)品、食品無損檢測技術(shù)

殷勇，男，1966年出生，教授，農(nóng)產(chǎn)品、食品無損檢測技術(shù)

TP212

A

1003-0174(2017)05-0117-05