Kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron để đánh giá cảm quan thực phẩm
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.33 MB, 94 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
---------------------------
NGUYỄN THỊ DIỆU HIỀN
KẾT HỢP KỸ THUẬT GOM CỤM VÀ MẠNG
NƠRON ĐỂ ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN
THỰC PHẨM
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
Mã số ngành: 60480201
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 03 năm 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
---------------------------
NGUYỄN THỊ DIỆU HIỀN
KẾT HỢP KỸ THUẬT GOM CỤM VÀ MẠNG
NƠRON ĐỂ ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN
THỰC PHẨM
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
Mã số ngành: 60480201
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 03 năm 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
---------------------------
NGUYỄN THỊ DIỆU HIỀN
KẾT HỢP KỸ THUẬT GOM CỤM VÀ MẠNG
NƠRON ĐỂ ĐÁNH GIÁ CẢM QUAN
THỰC PHẨM
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
Mã số ngành: 60480201
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. LƯ NHẬT VINH
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 03 năm 2016
CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ TP. HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS. Lư Nhật Vinh
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP. HCM
ngày 20 tháng 03 năm 2016.
Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ)
TT
1
2
3
4
5
Họ và tên
PGS.TS. Vũ Đức Lung
PGS.TSKH. Nguyễn Xuân Huy
TS. Cao Tùng Anh
PGS.TS. Quản Thành Thơ
TS. Vũ Thanh Hiền
Chức danh Hội đồng
Chủ tịch
Phản biện 1
Phản biện 2
Ủy viên
Ủy viên, Thư ký
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được
sửa chữa (nếu có).
Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV
TRƯỜNG ĐH CƠNG NGHỆ TP. HCM
PHỊNG QLKH – ĐTSĐH
CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
TP. HCM, ngày..… tháng….. năm 20..…
NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: Nguyễn Thị Diệu Hiền, Giới tính: Nữ
Ngày, tháng, năm sinh: 28/05/1982, Nơi sinh: Long An
Chuyên ngành: Công nghệ Thông Tin, MSHV: 1441860010
I- Tên đề tài:
Kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron để đánh giá cảm quan thực phẩm.
II- Nhiệm vụ và nội dung:
Tìm hiểu lý thuyết đánh giá cảm quan thực phẩm.
Tìm hiểu lý thuyết mạng nơron.
Tìm hiểu kỹ thuật gom cụm K-Means và huấn luyện mạng nơron dùng giải thuật
lan truyền ngược (backpropagation).
Hiện thực và thực nghiệm chương trình dự báo đánh giá cảm quan trên sản phẩm
rượu trắng và so sánh kết quả thực nghiệm chương trình giữa huấn luyện có kết hợp kỹ
thuật gom cụm và khơng kết hợp kỹ thuật gom cụm.
III- Ngày giao nhiệm vụ: 08/2015
IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 15/01/2016
V- Cán bộ hướng dẫn: TS. Lư Nhật Vinh
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)
KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)
i
LỜI CAM ĐOAN
Em cam đoan rằng, ngoài các kết quả tham khảo từ các cơng trình khác như
đã trình bày trong luận văn thì nội dung trình bày trong luận văn này do chính em
thực hiện.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.
Học viên thực hiện Luận văn
(Ký và ghi rõ họ tên)
ii
LỜI CÁM ƠN
Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới TS. Lư Nhật Vinh, người hướng dẫn
khoa học, đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ và tạo điều kiện cho tơi hồn thành luận văn.
Tơi xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô trường Đại học Công nghệ Thành
phố Hồ Chí Minh đã giảng dạy và truyền đạt kiến thức cho tôi.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn những người thân và các bạn bè đồng nghiệp đã
chia sẻ, giúp đỡ tơi hồn thành luận văn này.
Tơi xin chân thành cảm ơn.
Học viên thực hiện
Nguyễn Thị Diệu Hiền
iii
TĨM TẮT
Ngày nay, khơng chỉ dừng lại ở mức nghiên cứu lý thuyết, các nghiên cứu
ứng dụng mạng nơron để giải quyết các bài toán thực tế được ứng dụng rộng rãi
trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các ứng dụng mạng nơron ra đời ngày càng nhiều
và ngày càng hoàn thiện hơn.
Việc ứng dụng mạng nơron để đánh giá cảm quan trong thực phẩm là một vấn đề
mới và chưa có nhiều ứng dụng tại Việt Nam. Tuy nhiên phương pháp này khi thực
nghiệm chương trình thì tốn nhiều thời gian để huấn luyện và cho ra kết quả dự báo với
độ chính xác chưa cao.
Từ những vấn đề nêu trên, trong nghiên cứu này tác giả trình bày một cách tiếp
cận mới là kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron để đánh giá cảm quan trong thực
phẩm.
Dữ liệu sẽ được tiến hành gom cụm dùng giải thuật K-Means, tiếp theo huấn
luyện dữ liệu trên từng cụm dùng giải thuật lan truyền ngược. Với phương pháp mới
này thì kết quả dự báo các chỉ số đánh giá cảm quan trong thực phẩm sẽ chính xác hơn
và giảm thời gian huấn luyện.
iv
ABSTRACT
Today, not only in the theoretical study, the neural network applied research to
solve practical problems are widely applied in many different fields. The neural
network applications launch more and more and more complete.
The application of neural network for sensory evaluation of food is not a new
problem and there are many applications in Vietnam. However this method when the
experimentation programs take time to train and to the results predicted with accuracy
is not high.
From the above problem, in this study the author presents a new approach that
combines techniques of clustering and neural network for sensory evaluation of food.
The data will be carried out by clustering algorithm K-Means, the next train on
each cluster user data back-propagation algorithm. With this new method, the results
forecasted indicators sensory evaluation of food will be more accurate and reduce
training time.
v
MỤC LỤC
Danh mục các từ viết tắt ............................................................................... vii
Danh mục các bảng ...................................................................................... viii
Danh mục biểu đồ, hình ảnh ......................................................................... ix
MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1
Giới thiệu vấn đề .....................................................................................................1
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...........................................................................2
Mục tiêu của đề tài: .................................................................................................2
Nội dung nghiên cứu: ..............................................................................................2
Phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu ......................................................3
Bố cục đề tài ............................................................................................................4
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN........................................................................... 5
1.1. Giới thiệu chung ...............................................................................................5
1.2. Khái niệm đánh giá cảm quan thực phẩm ........................................................6
1.3. Các phương pháp đánh giá cảm quan thực phẩm ............................................6
1.4. Quy trình thực hiện đánh giá cảm quan thực phẩm .........................................9
1.5. Đánh giá hiệu quả của quy trình và phương pháp đánh giá cảm quan hiện tại
...............................................................................................................................10
1.6. Kết luận ..........................................................................................................10
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ............................................................ 11
2.1. Tổng quan về mơ hình mạng nơron nhân tạo ................................................11
2.1.1. Giới thiệu về mạng nơron nhân tạo ........................................................11
2.1.2. Các nơron sinh học và bộ não con người ................................................14
2.1.3. Mơ hình mạng nơron nhân tạo ................................................................16
2.1.4. Phân loại cấu trúc mạng nơron nhân tạo ................................................17
2.1.5. Các hình thức học của mạng nơron nhân tạo .........................................22
2.1.6. Một số phương pháp huấn luyện mạng nơron nhân tạo .........................28
2.1.7. Các vấn đề trong xây dựng mạng MLP ...................................................29
2.1.8. Xác định các tham số cho mạng ..............................................................32
2.1.9. Vấn đề lãng quên (catastrophic forgetting) .............................................34
vi
2.1.10. Vấn đề quá khớp ....................................................................................35
2.2. Kỹ thuật gom cụm ..........................................................................................37
2.2.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu ................................................................37
2.2.1. Gom cụm dữ liệu và một số phương pháp gom cụm dữ liệu ...................41
2.2.2. Giải thuật gom cụm K-Means (Mac Queen 1967) .................................46
2.2.3. Kết luận ....................................................................................................50
CHƯƠNG 3: KẾT HỢP KỸ THUẬT GOM CỤM VÀ MẠNG NƠRON
NHÂN TẠO CHO BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN CẢM QUAN THỰC PHẨM
TRÊN SẢN PHẨM RƯỢU TRẮNG ........................................................... 51
3.1. Đặt vấn đề ......................................................................................................51
3.2. Mơ tả thí nghiệm đánh giá cảm quan sản phẩm rượu trắng ...........................52
CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM CHƯƠNG TRÌNH ................................. 57
4.1. Mơi trường cài đặt ..........................................................................................57
4.2. Cấu trúc tập tin ...............................................................................................57
4.3. Hướng dẫn sử dụng chương trình ..................................................................58
4.4. Kết quả thực nghiệm ......................................................................................64
4.4.1. Huấn luyện dữ liệu nhóm 1 với 1,084 dịng dữ liệu ................................65
4.4.2. Huấn luyện dữ liệu nhóm 2 với 2,896 dịng dữ liệu ................................67
4.4.3. Huấn luyện dữ liệu nhóm 3 với 918 dịng dữ liệu ...................................69
4.5. So sánh kết quả thực nghiệm chương trình ....................................................71
4.5.1. Huấn luyện dữ liệu khi khơng dùng giải thuật K-Means gom cụm so với
nhóm 1................................................................................................................71
4.5.2. Huấn luyện dữ liệu khi không dùng giải thuật K-Means gom cụm so với
nhóm 2................................................................................................................72
4.5.3. Huấn luyện dữ liệu khi khơng dùng giải thuật K-Means gom cụm so với
nhóm 3................................................................................................................73
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................................... 77
Kết luận ................................................................................................................77
Hướng phát triển .................................................................................................78
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 79
vii
Danh mục các từ viết tắt
Viết tắt
Tiếng anh
ANN
Artificial Neural Network
SOM
Self Origanizing Feature Maps
KDD
Knowleadge Discovery in Database
ADLINE
MLP
ADAptive LINear Elements
Multi Layer Perceptron
Ghi chú
viii
Danh mục các bảng
Số hiệu bảng
Tên bảng
Trang
Bảng 1
Bảng dữ liệu đánh giá cảm quan thực phẩm
53
Bảng 2
Chỉ số giới hạn của thành phần rượu
54
Bảng 3
Bảng dữ liệu nhóm 1
60
Bảng 4
Bảng dữ liệu nhóm 2
60
Bảng 5
Bảng dữ liệu nhóm 3
61
Bảng 6
Thơng số huấn luyện mạng nơron
64
Bảng 7
So sánh số liệu thực nghiệm
75
ix
Danh mục biểu đồ, hình ảnh
Số hiệu hình vẽ
Tên hình vẽ
Trang
1.1
Mối quan hệ giữa đánh giá cảm quan và các thành phần
5
1.2
Quy trình thực hiện đánh giá cảm quan
9
2.1
Cấu trúc của một nơron sinh học điển hình
15
2.2
Mơ hình mạng nơron nhân tạo
16
2.3
Hàm dạng dấu
18
2.4
Hàm bước nhị phân
18
2.5
Hàm sigmoid
19
2.6
Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp
20
2.7
Mạng hồi qui
21
2.8
Mối liên hệ giữa sai số và kích thước mẫu
29
2.9
Huấn luyện phiên trên hai tập mẫu
35
2.10
Các bước trong Data Mining và KDD
41
2.11
Ví dụ về gom cụm dữ liệu
42
2.12
Ví dụ gom cụm các ngơi nhà dựa trên khoảng cách
44
2.13
Ví dụ gom cụm các ngơi nhà dựa trên kích cở
45
2.14
Các thiết lập để xác định ranh giới các cụm ban đầu
47
2.15
Tính tốn trọng tâm các cụm mới
48
3.1
Mơ hình dự báo
55
4.1
Giao diện chương trình
59
4.2
Gom cụm dữ liệu thành 3 nhóm
59
4.3
Đưa dữ liệu vào huấn luyện
61
4.4
Chia dữ liệu huấn luyện và kiểm thử
62
4.5
Chọn giá trị để huấn luyện
63
4.6
Giao diện huấn luyện dữ liệu
63
4.7
Giao diện kết quả huấn luyện
64
x
Số hiệu hình vẽ
Tên hình vẽ
Trang
4.8
Dữ liệu nhóm 1
65
4.9
Chọn thơng số huấn luyện nhóm 1
65
4.10
Huấn luyện nhóm 1
66
4.11
Kết quả huấn luyện dữ liệu nhóm 1
66
4.12
Dữ liệu nhóm 2
67
4.13
Chọn thơng số huấn luyện nhóm 2
67
4.14
Huấn luyện nhóm 2
68
4.15
Kết quả huấn luyện dữ liệu nhóm 2
68
4.16
Dữ liệu nhóm 3
69
4.17
Chọn thơng số huấn luyện nhóm 3
69
4.18
Huấn luyện nhóm 3
70
4.19
Kết quả huấn luyện dữ liệu nhóm 3
70
4.20
Bộ dữ liệu so với nhóm 1
71
4.21
Huấn luyện so với nhóm 1
71
4.22
Kết quả huấn luyện dữ liệu so với nhóm 1
72
4.23
Bộ dữ liệu so với nhóm 2
72
4.24
Huấn luyện so với nhóm 2
73
4.25
Kết quả huấn luyện dữ liệu so với nhóm 2
73
4.26
Bộ dữ liệu so với nhóm 3
74
4.27
Huấn luyện so với nhóm 3
74
4.28
Kết quả huấn luyện dữ liệu so với nhóm 3
75
4.29
Biểu đồ so sánh kết quả thực nghiệm
76
Trang 1
MỞ ĐẦU
Giới thiệu vấn đề
Đặt vấn đề:
Đánh giá cảm quan thực phẩm là việc sử dụng các cơ quan cảm giác của con
người kết hợp với các phương pháp và điều kiện nhất định để nhận biết, mô tả và định
lượng các tính chất cảm quan của một sản phẩm.
Đánh giá cảm quan thực phẩm là một thành phần quan trọng trong ngành công
nghiệp thực phẩm và hàng tiêu dùng. Vai trò của việc đánh giá cảm quan thực phẩm
được thể hiện thông qua những dịch vụ quan trọng mà kết quả của đánh giá cảm quan
mang lại trong việc phát triển sản phẩm mới, nghiên cứu cơ bản, cải tiến ngun liệu và
cơng nghệ, giảm chi phí sản xuất, đảm bảo chất lượng và tối ưu hóa sản phẩm. Ngồi
ra, đánh giá cảm quan cịn nhằm tăng cường việc hỗ trợ thông tin cho các quyết định
quản lý, giảm thiểu rủi ro trong q trình ra quyết định.
Tính cấp thiết của đề tài
Trong những năm gần đây, do sự phát triển nhanh chóng của kỹ thuật phân tích
cơng cụ, nhiều công cụ đo lường tinh vi hiện đại đã được đưa vào phân tích những
phẩm chất vốn có của thực phẩm như một phương pháp bổ sung cho đánh giá cảm
quan. Nhưng trên thực tế các dụng cụ đó cho các giá trị kết quả nhưng thiếu một q
trình cảm nhận quan trọng đó là sự giải thích kinh nghiệm cảm quan bằng não người
trước khi trả lời. Chỉ có các số liệu về cảm giác của con người là cung cấp các mơ hình
tốt nhất để người tiêu dùng cảm nhận và nhận biết các sản phẩm thực phẩm trong thực
tế.
Hiện nay, đa số các doanh nghiệp tại Việt Nam đều sử dụng phương pháp truyền
thống để đánh giá cảm quan trong thực phẩm, các phương pháp truyền thống phải qua
thực nghiệm thông qua các biện pháp như: chuyên gia, điều tra thị hiếu thị trường....
Tất cả các phương pháp này đều tốn nhiều thời gian, chi phí cho việc chuẩn bị mẫu
đánh giá, thành lập hội đồng, phân tích và báo cáo các số liệu cảm quan, đây là một
thách thức lớn cho các doanh nghiệp nếu áp dụng các kỹ thuật cảm quan vào kiểm tra
chất lượng dưới hình thức đánh giá trực tiếp trên dây chuyền sản xuất. Dẫn đến một
Trang 2
nhu cầu thực tế là các doanh nghiệp cần phải có một phương pháp đánh giá cảm quan
nhanh chóng hỗ trợ cho việc ra quyết định mà không cần phải thành lập hội đồng và
thu thập nhiều ý kiến của người tiêu dùng, giúp giảm được chi phí, thời gian, giảm
thiểu rủ ro trong quá trình ra quyết định và đạt được kết quả tốt nhất.
Qua khảo sát các cơng trình khoa học trong và ngồi nước việc ứng dụng giải
pháp công nghệ thông tin hỗ trợ cho đánh giá cảm quan cịn ít được đề cập đến. Trong
khn khổ của luận văn này, tác giả chọn đề tài: “Kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng
nơron để đánh giá cảm quan thực phẩm”.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu:
+ Lý thuyết về các phương pháp đánh giá cảm quan thực phẩm
+ Phòng đánh giá cảm quan thực phẩm, phần mềm hỗ trợ thống kê dữ liệu
trong thực phẩm.
+ Bài toán dự đoán, sử dụng cho việc đánh giá cảm quan trong thực phẩm.
Phạm vi nghiên cứu:
+ Lý thuyết đánh giá cảm quan thực phẩm.
+ Lý thuyết về kỹ thuật gom cụm, mạng nơron nhân tạo.
+ Áp dụng bài toán dự đoán kết quả đánh giá cảm quan cho các sản phẩm thực
phẩm.
Mục tiêu của đề tài:
Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết về mạng nơron nhân tạo, kỹ thuật gom cụm, đề
xuất mơ hình kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron ứng dụng vào việc giải quyết
bài toán đánh giá cảm quan trên sản phẩm rượu trắng, xây dựng phần mềm hỗ trợ đánh
giá cảm quan thực phẩm với tính năng cho phép người dùng thực hiện đánh giá nhanh
chóng và hiệu quả.
Đó cũng là mục tiêu của đề tài: Kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron để
đánh giá cảm quan thực phẩm.
Nội dung nghiên cứu:
Trang 3
+ Nghiên cứu kỹ thuật gom cụm, mạng nơron nhân tạo vào lớp bài toán dự
đoán.
+ Nghiên cứu lý thuyết về phương pháp đánh giá cảm quan trong thực phẩm.
+ Tìm hiểu các đặc trưng của kỹ thuật gom cụm, mạng nơron nhân tạo, khả
năng và nguyên tắc để ứng dụng thành công trong thực tế.
Phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu
Phương pháp luận:
Việc kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron nhân tạo để giải quyết bài toán
đánh giá cảm quan thực phẩm là một phương pháp mới mang tính khả quan cao. Tuy
nhiên, qua khảo sát các cơng trình khoa học trong và ngồi nước việc ứng dụng giải
pháp công nghệ thông tin hỗ trợ cho đánh giá cảm quan cịn ít được đề cập đến.
Nghiên cứu lý thuyết:
Thu thập và nghiên cứu các tài liệu liên quan đến đề tài.
Nghiên cứu lý thuyết về kỹ thuật gom cụm, mạng nơron nhân tạo trong bài toán
dự đoán đánh giá cảm quan trong thực phẩm.
Nghiên cứu thực nghiệm:
Đi sâu nghiên cứu kỹ thuật gom cụm và mạng nơron nhân tạo bắt đầu từ bước
chuẩn bị dữ liệu, bao gồm các kỹ thuật cho việc trích chọn đặc trưng, làm sạch dữ liệu,
tiền xử lý, kiến trúc mạng, cách huấn luyện và kiểm tra mạng.
Thực hiện phân tích ứng dụng kỹ thuật gom cụm và mạng nơron vào một bài toán
đánh giá cảm quan thực phẩm trên sản phẩm rượu trắng.
Khảo sát các thí nghiệm cảm quan tại phịng đánh giá cảm quan trường Đại học
Cơng nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chí Minh và một vài doanh nghiệp ứng dụng
đánh giá cảm quan trong phân tích thực phẩm.
Trang 4
Bố cục đề tài
Chương 1: Tổng quan
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron nhân tạo cho bài toán dự
đoán cảm quan thực phẩm trên sản phẩm rượu trắng.
Chương 4: Thực nghiệm chương trình.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển
Trang 5
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Giới thiệu chung
Đánh giá cảm quan là một thành phần quan trọng trong việc đánh giá chất lượng
thực phẩm.
Đánh giá cảm quan cung cấp thông tin tin cậy và có giá trị cho sản xuất và quảng
cáo, đồng thời giúp cho việc quản lý dễ dàng để ra những quyết định kinh doanh về
những đặc tính cảm quan của các sản phẩm. Đánh giá cảm quan hỗ trợ cho các công
việc sau:
+ Đánh giá nguyên liệu, quy trình sản xuất và sản phẩm.
+ Nghiên cứu trên quá trình.
+ Thời hạn bảo quản.
+ Phát triển sản phẩm.
+ Nghiên cứu thị hiếu người tiêu dùng.
+ So sánh với các phương pháp khác như: hoá học, lý học và vi sinh trong các
nghiên cứu.
Nghiên cứu
tiếp thị
Tiếp thị
ĐÁNH GIÁ
CẢM QUAN
Nghiên cứu
sản phẩm
Đóng gói
thiết kế
Phân phối
Phát triển
sản xuất
Đảm bảo
chất lượng
Hình 1.1: Mối quan hệ giữa đánh giá cảm quan và các thành phần.
Trang 6
Đánh giá cảm quan trong thực phẩm là một bài toán đã được nghiên cứu qua
nhiều giai đoạn khác nhau.
Tuy nhiên, ở Việt Nam việc đánh giá cảm quan cho đến nay chủ yếu là dựa vào
hình thức đánh giá hoàn toàn bằng thực nghiệm, thống kê số liệu và đưa ra kết luận cho
việc đánh giá cảm quan một loại thực phẩm cần thiết mà chưa có một phương pháp cụ
thể nào giúp giảm chi phí cũng như thời gian đánh giá cảm quan cho thực phẩm.
Mạng nơron nhân tạo là một mơ hình mơ phỏng hoạt động của các nơron sinh
học, nó có khả năng học và từ đó có thể ứng dụng để giải quyết các bài toán đánh giá
cảm quan trong thực phẩm.
Hiện nay ở Việt Nam, việc ứng dụng mạng nơron để đánh giá cảm quan trong
thực phẩm là một vấn đề mới và chưa có nhiều ứng dụng. Trong khn khổ luận văn
này, tác giả trình bày kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron để đánh giá cảm quan
trong thực phẩm để có thể thu được kết quả dự báo chính xác chỉ số đánh giá cảm quan
trong thực phẩm.
1.2. Khái niệm đánh giá cảm quan thực phẩm
Đánh giá cảm quan là kỹ thuật sử dụng các giác quan của con người để nhận biết,
mơ tả và định lượng các tính chất cảm quan của một sản phẩm như: màu sắc, hình thái,
mùi, vị và cấu trúc. Ngồi ra chúng ta cịn có thể hiểu đánh giá cảm quan là một
phương pháp khoa học được sử dụng để gợi lên, kích thướt, phân tích, và giải thích
những cảm giác đối với các sản phẩm vốn được nhận biết thông qua các giác quan như:
thị giác, khứu giác, xúc giác, vị giác, và thính giác [4].
1.3. Các phương pháp đánh giá cảm quan thực phẩm
Có ba phương pháp chính trong đánh giá cảm quan thực phẩm [2], [4]:
+ Nhóm phép thử phân biệt.
+ Phân tích mơ tả.
+ Phương pháp thử ảnh hưởng, ưa thích, và thị hiếu người tiêu dùng.
1.3.1. Nhóm phép thử phân biệt
Trang 7
Nhóm phép thử phân biệt là những phương pháp phổ biến nhất được sử dụng
trong khoa học cảm quan. Các phép thử này được sử dụng khi muốn xác định xem
có hay khơng sự khác biệt giữa hai sản phẩm. Tùy thuộc vào phép thử, người thử có
thể nhận được hai hay nhiều mẫu thử. Kiểm định thống kê ý nghĩa được sử dụng để
phân tích dữ liệu và kết luận các sản phẩm được xem là khác nhau hay tương tự
nhau.
Nhóm phép thử phân biệt thường được sử dụng khi hai sản phẩm có sự khác
biệt rất nhỏ, khó nhận thấy về một hay nhiều tính chất cảm quan. Nếu sự khác nhau
giữa các sản phẩm là rất lớn và rõ ràng thì lúc đó các phép thử phân biệt khơng cịn
tác dụng. Các phép thử này là phương pháp nhanh, có thể thực hiện với hội đồng
chuyên gia hay hội đồng chưa qua huấn luyện.
1.3.2. Phương pháp phân tích mơ tả:
Phân tích mơ tả được dùng để mơ tả các đặc tính cảm quan của một sản
phẩm, và sử dụng những đặc tính này để định lượng mức độ khác biệt giữa các sản
phẩm.
Phân tích mơ tả được xem là phép thử tinh tế nhất trong đánh giá cảm quan
bởi vì các kết quả thu được từ phép thử mô tả cung cấp những thông tin sau:
+ Mô tả sản phẩm một cách trọn vẹn.
+ Giúp nhận biết thành phần cơ bản và các thông số của quá trình chế biến.
+ Vạch ra những điểm giống nhau và khác nhau của sản phẩm.
+ Xác định những tính chất cảm quan quan trọng liên quan tới sự chấp nhận
thị hiếu của người tiêu dùng.
Phân tích mơ tả được sử dụng trong phát triển sản phẩm và giám sát các sản
phẩm mới cạnh tranh. Phép thử cho biết sự khác biệt của sản phẩm cũng như mức
độ khác biệt của các tính chất cảm quan giữa sản phẩm mới với sản phẩm mục tiêu.
1.3.3. Phương pháp thử ảnh hưởng, ưa thích, và thị hiếu người tiêu dùng:
Mục đích chính của nhóm phép thử thị hiếu là đánh giá mức độ chấp nhận sản
phẩm hoặc được ưa thích hơn các loại sản phẩm khác của người tiêu dùng. Điểm
Trang 8
logic của nhóm phép thử này là dựa trên khả năng cảm nhận và kinh nghiệm của
người dùng để đo mức độ hài lịng, chấp nhận và ưa thích của họ.
Nhóm phương pháp thử thị hiếu đóng vao trị quan trọng trong quy trình phát
triến sản phẩm, cung cấp nhiều thơng tin hữu ích cho người phát triển sản phẩm về
phản ứng của người tiêu dùng đối với sản phẩm họ đang nghiên cứu. Bên cạnh đó
nhóm phép thử này còn được ứng dụng trong việc quảng bá sản phẩm mới, tìm hiểu
sự phát triển về vị trí của một nhãn hiệu sản phẩm trên thị trường, hoặc sử dụng khi
muốn so sánh mức độ ưa thích giữa sản phẩm của công ty so với sản phẩm cạnh
tranh trên thị trường.
Trang 9
1.4. Quy trình thực hiện đánh giá cảm quan thực phẩm
Hình 1.2: Quy trình thực hiện đánh giá cảm quan.
(Nguồn: Lawless & Heymann 1998)
Trang 10
1.5. Đánh giá hiệu quả của quy trình và phương pháp đánh giá cảm quan hiện tại
Nhìn chung với quy trình thực hiện đánh giá cảm quan hiện tại được thực
hiện qua 11 bước rất chặt chẽ trong từng giai đoạn như hình 1.2, quy trình này thì ít
gặp phải những rủi rõ trong quá trình thực hiện. Nhưng với quy trình nhiều bước và
trải qua nhiều khâu kiểm soát làm cho việc nghiên cứu thực hiện đánh giá cảm quan
mất nhiều thời gian dẫn đến trì trệ trong quá tạo ra sản phẩm mới, hoặc các cải tiến
nâng cấp sản phẩm. Từ đó làm mất cơ hội của doanh nghiệp trong quá trình cạnh
tranh.
Vì vậy việc cải tiến quy trình đẩy nhanh thời gian đưa ra các kết quả nhanh
nhất chính xác nhất là một vấn đề vơ cùng cần thiết.
1.6. Kết luận
Qua phân tích và tìm hiểu ban đầu chúng ta có thể thấy rằng đánh giá cảm
quan là một thành phần quan trọng trong việc cải tiến, cũng như tạo ra sản phẩm
mới. Tuy nhiên hiện nay với quy trình thực hiện đánh giá hồn tồn thủ cơng từ
khâu chuẩn bị thí nghiệm cho đến thực hiện thí nghiệm như thành lập hội đồng, mời
chuyên gia cảm quan, chuẩn bị các công cụ và số liệu cần thiết...từ đó làm cho quy
trình tốn nhiều thời gian, chậm đưa ra các quyết định kịp thời mang lại nhiều lợi ích
cho doanh nghiệp, cũng như tiết kiệm chi phí trong q trình đánh giá.
Trong những phần tiếp theo tác giả sẽ trình bày và thực hiện việc đánh giá
cảm quan một sản phẩm thực phẩm dựa trên những kiến thức sẵn có để đưa ra quyết
định một cách nhanh chóng mà khơng cần phải tiến hành thực nghiệm cả quy trình
đánh giá cảm quan. Từ đó giúp nâng cao hiệu quả cơng việc, tiết kiệm chi phí.
