食 品 分 析 论 文

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1、人工神经网络在食品分析中的应用摘要：简述了化学计量学、分析化学和食品分析三者之间的关系和各自的任务。评述了化学计量学中的人工神经网络方法在食品分析中的应用。关键词：化学计量学、食品分析、人工神经网络化学计量学是一门应用数学、统计学和计算机技术的原理和方法来处理化学数据的学问，它是分析化学的三级学科，化学计量学可以优化化学量测过程，并从化学量测数据中最大限度地提取有用的化学信息，与其他以理论计算的化学分支如量子化学不同的是，化学计量学是以化学实验数据为基础的学科，其一切理论和方法都是建立在试验数据的基础上的，是化学、数学和

2、统计学以及计算机科学诸多学科的接口【1】。分析化学是发展和应用各种方法、仪器和策略以获得在特定时间与空间中物质的有关组成和性质的信息的一门科学。食品分析是研究和评定食品品质及其变化的一门专业性很强的实验科学，是分析化学的一个分支，是依据物理、化学、生物化学的一些基本理论和国家食品卫生标准，运用现代科学技术和分析手段，对各类食品（包括原料、辅助材料、半成品及成品）的主要成分和含量进行检测，以保证生产出质量合格的产品【2】。同时，作为质量监督和科学研究不可缺少的手段，在食品资源的综合利用、新型保健食品的研制开发、食品加工技术

3、的创新提高、保障人民身体健康等方面都有着十分重要的作用【2】。那么在此过程中，就需要进行大量的化学和仪器分析，也就是说要进行大量的化学量测工作，它必然受到化学计量学的冲击，化学计量学的新理论、新技术、新方法正不同程度地应用到食品分析领域中，使食品分析的面貌为之焕然一新。化学计量学的主要内容有采样理论、实验设计、选择和优化实验条件、单变量和多变量信息处理(包括校正方法)和数据分析(模式识别)、实验室组织和人工智能等【3】。此外，在90年代出现的人工神经网络在近几年越来越受到人们的重视。以下就从人工神经网络在食品分析中的应用

4、方面进行阐述。1.人工神经网络定义人工神经网络（artificialneuralnetwork，缩写ANN），简称神经网络（neuralnetwork，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。神经网络是一种运算模型【4】，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联

5、接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。其算法是给网络各种训练样本，把网络的实际输出和正确的目标值相比较，然后根据偏差的情况修改各节点的连接权重，网络不断朝误差减小的方向进行变化，直到输出值与正确的目标值的偏差满足工作所

6、需要的精度。经过训练的网络把系统规则、预测能力、变量转化等都以权值的形式隐含在网络之上然后向输入层输入信息，即可给出结果【5】。2.神经元示意图(a1~an为输入向量的各个分量,w1~wn为神经元各个突触的权值,b为偏置,f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim(),t为神经元输出)数学表示(为权向量;为输入向量，为的转置;为偏置;为传递函数)可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为判断

7、边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。该超平面的方程:(权向量;偏置;超平面上的向量)【6】3.应用吴根华等应用神经网络原理，以BP算法对荧光光谱严重重叠的维生素B1，B2，B6三组分混合体系同时进行了含量测定，其结果令人满意【7】。陈达等针对烟草样品的近红外光谱与其总糖含量非线性相关的特点，提出了一种混合算法用于建立近红外光谱的非线性模型【8】。该算法结合了偏最小二乘法和人工神经网络，把模型分成线性和非线性两部分，分别建模，结果证明预测结果有明显的改善，为建立非线性模型建立提供了一种快速

8、准确的算法，可用于烟草样品总糖含量的定量分析。王笑丹等应用多元线性回归、非线性回归和神经网络等三种不同数学方法，对肌内脂肪含量进行计算测定，其中非线性回归模型正确率达85％以上【9】。罗一帆等应用人工神经网络模型，建立了近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的模型，结果表明，该法建立的近红外光谱——人工神经网络模型可用于