通过高斯过程集成可可的物理化学感官配置文件 群众学习和本地化注释器可信度
Juan Camilo Lugo-Rojas1, Maria José Chica-Morales2, Sergio Leonardo Florez-González2
1Signal Processing and Recognition Group, Universidad Nacional de Colombia, Manizales 170003, Colombia.
这项研究引入了一个新的框架,MAR-CCGP,将可可产品的感官知觉与物理化学性质联系起来. 它准确地模拟主观专家数据,以更好地控制质量和创新.
科学领域:
- 食品科学与技术 食品科学与技术
- 数据科学和机器学习
- 感官分析 感官分析
背景情况:
- 整合可可产品的感官感知和物理化学性质对于质量控制和创新至关重要.
- 组合异质数据存在挑战,特别是来自多名专家的主观和不一致的感官评估.
- 现有的方法与杂,主观和非静止的感觉数据作斗争.
研究的目的:
- 开发一个全面的框架,以整合可可基产品中的感觉和物理化学数据.
- 为了应对来自杂,群众来源和非静止感官注释的学习挑战.
- 为了能够准确地估计感知得分,并推断注释者的可靠性.
主要方法:
- 构建一个综合数据库,结合物理化学参数和感官描述器.
- 从人群中学习的相关链接高斯过程模型 (MAR-CCGP) 的应用,从杂的感觉数据中推断基本真相.
- 使用MAR-CCGP开发本地化的专家可信度方法,以动态调整注释器一致性变化.
主要成果:
- 在MAR-CCGP框架中,从异质和杂的感觉数据中展示了强大的,可解释的和可扩展的学习.
- 在半合成和现实世界Casa Luker数据上的实验显示,与最先进的基线相比,预测性能优越.
- 该方法实现了对注释器可靠性的更精确的估计,适应了依赖输入的变化.
结论:
- 拟议的框架为食品科学中的数据驱动感官分析和产品优化提供了一个原则性的基础.
- 马尔-CCGP有效地处理多注释器回归设置与杂和主观数据.
- 新型数据库,强大的回归和依赖输入的信任评分的独特组合区分了MAR-CCGP.
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