[发明专利]基于大曲各成分理化指标与产酒量和酒质联系的测定方法

权利要求书

1.一种基于大曲各成分理化指标与产酒量和酒质联系的测定方法，其特征在于，所述大曲各成分理化指标与产酒量和酒质联系的测定方法曲料成份采集分析系统和微生物快速检测系统；

曲料成份采集分析系统通过传感器模块能够实时检测曲料成份的变化和微生物群落的生长，根据其理化指标与数据库中的不同厂家的理化指标对比，寻求最佳制曲工艺，并可更新数据库；根据其理化指标将其控制参数应用于曲料发酵自动控制系统，初步实现制曲工业化；

所述微生物快速检测系统是通过低选择性交互敏感的多传感器阵列检测曲料样品的整体特征响应信号，检测培养基随着微生物生长的变化，通过检测取得特征值，再通过PCA和神经网络等模式识别方法的数据处理来确定不同阶段培养基的不同特征。

2.如权利要求1所述基于大曲各成分理化指标与产酒量和酒质联系的测定方法，其特征在于，所述曲料成份采集分析系统包括：

传感器阵列，由六个工作电极和一个辅助电极组成一个独立的单元机构并和一个参比电极共同组成一个完整的传感器阵列，通过检测大曲中的主要成分的理化指标来分析大曲的品质；

信号激励采集单元，由信号激励单元，信号采集单元和信号调理单元构成。测试平台为样品安置、检测提供严格的工作环境；信号激励单元和调理单元和数据分析模块通过串口协议实现通信，传感器上的信号经过调理电路由数据采集卡再次通过调理电路输出最终的传感器信号，并通过串口或USB传送至电脑PC，采用LabVIEW实现上位机的通信和分析软件；

应用软件单元，是在电脑上运行的用于控制智舌检测、分析数据、数据结果的应用程序；

数据分析模块，运用主成分析法模式识别和神经网络算法进行数据的分析处理。

3.如权利要求1所述基于大曲各成分理化指标与产酒量和酒质联系的测定方法，其特征在于，所述理化指标智能分析方法是粗糙集理论结合神经网络、主成分分析法包括：

(1)模式识别，以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为工具，对各种媒体信息进行处理、分类、理解；

(2)特征值提取，分别利用1HZ、10HZ、100HZ三种脉冲脉冲频率作为激励信号扫描，以100μs作为采样频率，则在1HZ、10HZ、100HZ的三个频段内的采集点的个数分别为200000、20000、2000个，对数据进行特征选择和特征提取；

(3)主成分分析，把原来多个变量划分为少数几个综合指标；

(4)DFA判别函数分析，根据已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值，建立判别函数和判别准则和判别函数，并使其错判率最小；

(5)人工神经网络，利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，然后利用此误差去估计更前一层的误差，如此反复训练一层层的反传，得到其他各层的误差估计。