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申请/专利权人：贵州健易测科技有限公司;贵阳学院
摘要：本发明公开了一种基于大数据分析的食品风味评定方法及系统，具体涉及食品评定技术领域，用于解决现有的传统风味评定中因顺序效应引起的评定结果偏差的问题；采集多个评定者的食品样品风味评定数据，构建初始数据集；通过统计分析建立顺序效应模型，量化顺序效应对评定结果的影响程度；基于顺序效应模型评估每个食品样品的评定数据，若顺序效应影响超过预设阈值，则标记该数据进行校正；通过校正算法对标记的数据进行调整，生成校正后的评定数据集；通过模拟生成不同评定顺序组合，分析校正后的数据是否仍受顺序效应影响；应用潜在狄利克雷分配模型识别评定数据中的潜在因素，评估潜在因素引起的顺序效应，有效提升了风味评定的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于大数据分析的食品风味评定方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集评定者对食品样品的风味评定数据，记录每个评定者的评分、评定顺序和相关背景信息，构建包含评定得分和评定顺序的初始数据集；S2：通过统计分析对初始数据集进行分析，建立评定顺序对评定结果影响的顺序效应模型，基于顺序效应模型量化顺序效应对评定准确性的影响程度；S3：基于所建立的顺序效应模型，评估每个食品样品的评定数据是否受到显著的顺序效应影响，若评定数据的顺序影响程度超过预设阈值，则标记该评定数据进行校正处理；S4：对标记的评定数据采用校正算法进行调整，生成校正后的评定数据集；S5：对所述校正后的评定数据集进行评估，包括：通过模拟生成评定顺序的不同排列组合，分析各排列下评定结果的变化趋势，比较模拟结果与实际校正后的数据，判断是否存在未消除的顺序效应；通过潜在狄利克雷分配模型识别评定数据中未被直接观测到的潜在因素，评估潜在因素引起的顺序效应程度；S6：基于步骤S5的评估结果，判断校正后的评定数据集是否准确，若准确，则形成食品风味的综合评定。
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