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基于层次分析法的馒头感官模糊综合评判

2013-12-10刘长虹李志建

关键词:子集馒头评判

刘长虹,张 煌,李志建

(河南工业大学 粮油食品学院,河南 郑州 450001)

0 引言

作为中华面食文化的象征,馒头历史悠久却至今不衰,几乎全中国一半的人每天都在吃馒头.在现阶段,国内评定馒头的等级主要依靠传统感官评分[1].传统的感官评分普遍采用总分法,由于感官评分涉及多种因素,评定人员对馒头感官品质的变化和评分往往难以准确把握,造成结果离散度大,难以反映馒头对感官级别的隶属程度.张国权等[2]用质构分析和色度分析建立了馒头品质分级的模型,但需要样品数量多、品质等级全,且发酵面制品所特有的风味无法进行评判.随着主食产业化在全国的推进,企业需要一种既能够全面地评价馒头品质又能够简便、准确进行评价的制度来评价馒头等级.

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种解决多目标复杂问题的定性和定量相结合的、系统化的、层次化的决策分析方法,可将决策准则较多且不易量化的决策问题分解成若干层次,在比原问题更简单的层次上使之条理化、科学化,从而避免人主观判断导致的偏差[3-7].模糊综合评判方法是应用模糊数学中隶属度与隶属函数理论,对某一体系中多因素的制约关系进行数学化的抽象,建立一个反映其本质特征和动态过程的理想化评价模式.模糊评判自1965年被Zadeh[8]提出以来被广泛应用在农业生产[9]、安全评估[10]、城市规划[11]、食品感官评价[12-14]、食品营养[15]等领域.本试验在感官评价的基础上,将层次分析法和模糊数学相结合应用于馒头品质分析.

1 材料与方法

1.1 试验材料

馒头1:馒头作坊所购;馒头2:白象福喜馒头.

1.2 感官分析[16]

馒头复蒸完成后晾置1 h,选取10名食品专业研究生对馒头的各项指标进行评定.馒头品评标准见表1.

1.3 馒头感官模糊综合评判

1.3.1 单因素评判

对因素子集中的单个因素进行评判时采用一级模糊评判,即在构造模糊评判子集后再进行量化,确定被评价对象对各等级模糊子集的隶属度rij,得到一级模糊评判矩阵Rn:

式中:rij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)表示从因素un来看因素子集i的隶属度为j.应用模糊变换原理,该类因素子集所在的因素集的模糊综合评判为Bn:

表1 馒头品评标准

式中:ai表示因素子集中i因素的权重.

对(b1,b2,…,b)j进行归一化处理,根据最大隶属度得出该类因素所对应的等级.

1.3.2 综合评判

用模糊权向量A将因素集中不同因素的模糊评判进行综合,得出从总体上来看馒头对各等级的隶属程度,即模糊综合评判结果向量Y.

式中:A表示因素集的权向量;An表示因素子集的权向量;yn表示从总体上看对vi等级的隶属程度.

2 结果与分析

2.1 因素集(U)的建立

所谓因素集是指最能反映该食品的一组指标的集合,表示方式为:U={u1,u2,u3,…,um},U 表示为因素集,u表示相对应的指标.各个因素集由m个因素子集构成,每个因素子集ui(i=1,2,3,…,n)又由n个元素构成.

馒头的因素集为:U={u1,u2,u3,u4}={外观形态,内部形态,口感,风味}.

各个因素子集分别为U1={表皮色泽,表观状态},U2={气孔结构,层次结构,内部色泽},U3={耐咀性,黏性,回复性},U4={气味,滋味}.

2.2 评语集(V)的确定

评语集是被评对象所属质量级别集合,表示方式为:V={v1,v2,v3,…,vm}(2<m<8,m 为整数),其中V为评语集,vi为第i级评语[17].馒头感官评分时得优为“1级”,良为“2级”,中为“3级”,差为“4级”,其评语集表示为:

V={v1,v2,v3,v4}={1 级,2 级,3 级,4 级}.

2.3 权重集(X)的确定

根据各项指标对评价对象质量的影响程度不同,可以用数学方法来确定各项指标的权重,主要有专家评判法[13]和统计法[18].本试验将统计法确定准则层B的权重集与层次分析法确定准则层C的权重相结合,最终得出权重向量.

2.3.1 准则层B权重的确定

设权重因素为 A={a1,a2,a3,…,am},0≤ai≤1,Σai=1,根据牛方芳等[16]对北方城市1 447人对馒头感官喜好的调查结果得出准则层B的权重向量为:

2.3.2 准则层C权重的确定

构造层析分析模型如图1所示.

将C层次的各个因素关于对应B层次某一准则的重要性进行两两比较,构造成判断矩阵,从而得到准则层C的权重向量.

为了使各个因素进行两两比较得到量化的判断矩阵,对其指标评价引入一个1~9的标度,见表2[19-20].

当得到判断矩阵A后,采用一致性比率C·R进行一致性检验:当C·R<0.1时,B的不一致性程度在容许范围内,此时可用A的特征向量作为权向量[19],C·R=其中一致性指标,当CI=0时,A为一致阵;R·I为给定参数.当矩阵n=1、2时,R·I=0;n=3 时,R·I=0.5,n=4 时,R·I=0.90.构造准则层C1~C2关于目标层 B1的 B1~C判断矩阵,见表3,计算评价因素C1、C2相对于总目标A的权重值W1、W2.

图1 馒头的感官评价指标体系

表2 AHP 1~9重要性标度含义

表3 准则层C1~C2关于目标层B1的B1-C判断矩阵

评价因素C1、C2中相对于总目标的权重值分别为:W1=WC1×WB1=0.205 1,W2=WC2×WB1=0.041 1.

同理可以构建B2-C、B3-C、B4-C判断矩阵,见表4—表6.

评价因素对于总目标权重分值分别为W3=0.103 7,W4=0.017 0,W5=0.042 1,W6=0.032 5,W7=0.199 7,W8=0.080 2,W9=0.233 9,W10=0.046 8.

2.4 确定模糊评判矩阵

请10名经过培训的评定人员对3种馒头按表1进行感官评定.评定结果见表7、表8.

表4 准则层C3~C5关于目标层B2的B2-C判断矩阵

表5 准则层C6~C8关于目标层B3的B3-C判断矩阵

表6 准则层C9~C10关于目标层B4的B4-C判断矩阵

2.5 计算综合隶属度

将表7的评判结果进行归一化处理,得到各因素子集的单因素评判矩阵:

表7 作坊手工馒头的感官评价

表8 白象福喜馒头的感官评价

同理可得品牌2的评判结果向量:

Y2=(0.381 0,0.356 9,0.233 5,0.028 8).

2.6 综合评判

由此可见,品牌1的馒头品质介于优与良之间偏向于优,品牌2的馒头品质介于优与良之间偏向于良.

3 结论

在层次分析法的基础之上建立的馒头感官模糊综合评判,较之百分制总分法更能准确地体现馒头的感官品质,能够在一定程度上消除感官评价过程中由人为因素造成的评判误差,使评判结果更为科学有效.

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