如何能够实现大数据支撑智能调酒?

　　(一)国内外研究现状、发展趋势

　　白酒生产是我国的传统产业，历史悠久、底蕴厚重，具有独特的传统工艺流程，但是这种工艺流程中由于主要以人工品尝的方法来进行勾兑调味。而口感具有个体差异，并受很多主观、客观因素影响，因此明显存在白酒品质不稳定，难以控制指标，难以降低生产成本的致命弱点。

　　随着科技的发展，特别是近一二十年，工业现代化的浪潮也影响到白酒行业，白酒生产的传统工艺流程也采用了一些现代工业的技术，如基酒生产车间采用行车来进行车间内部物料运送，勾兑车间采用色谱分析仪来检测理化指标以及自动化的包装车间等。但如何使白酒生产更科学化地解决传统工艺中的一些固有问题，如理化指标非标准化，质量不稳定，勾兑量不容易控制，从根本上降低成本和消耗等仍是目前白酒生产行业最关心的问题。而要解决这些问题，主要应该在勾兑调味环节，构建起能产生有效组合方案的优化控制体系，使得能针对具体目标，如理化指标范围、成本、口感等要求，进行组合优化，达到控制生产的目的。由于调味过程中影响口感的因素比较复杂，导致调味过程难以数字化，所以在调味部分应该采用更智能的、具有动态适应能力的处理机制来实现。这就需要一套能在高效性、适用性上满足白酒企业生产要求的大数据支撑智能调酒系统。

　　20世纪80年代以来，许多科研机构相继开展了计算机勾兑技术的研究，除泸州老集团有限责任公司、五粮液集团有限公司等知名企业外，部分地方企业也已开始应用。泰山生力源集团研发了“白酒生产CAD网络系统"，并已投入使用。它实现了计算机在白酒生产过程中的控制，实现了企业科研生产、检测把关、综合管理的网络现代化。其主要功能为“色谱分析”和“白酒勾兑、调味”，建立了完整的色谱骨架，实现了勾兑工艺中的自动控制。华中农业大学工程技术学院在其设计的计算机优化白酒勾兑软件中引进了线性规划、目标规划，设计出优化配方。在实践应用中可以产生一个满足约束条件口感最佳、各种微量成分平衡协调的最低成本配方。根据目标规划能统筹兼顾地处理多种目标关系的特点，有效地优化了勾兑工艺。

　　(二)技术关键、技术路线和应用方案

　　1.主要目标

　　对基于大数据支撑智能勾调的白酒质量评价系统的研究，是二十一世纪中国白酒质量评价体系的健全与创新，是酒界的一个重要的、值得深思的课题，就目前来说是一种新的尝试和有益的探索。通过对基于智能勾兑的白酒质量评价系统的研究，借助计算机信息技术实现对白酒质量进行智能评价分析，进一步优化勾兑工艺，优化酿造工艺。本课题建立的系统将是一个高智能化的、能将专家的感官鉴定与酒中微量香味成分的多少和量比关系有机结合起来，对各香型白酒内在质量作出正确、综合、科学判断，能够克服传统的“只可意会、不便言传”的感官评酒方式的种种弊端，使评价鉴定快速、方便、准确;融合分析数据，可以确保酒质评价的一致性、提高优质酒的质量;可以改善勾兑、调味工作的条件，大大减少品尝次数，缩短勾兑、调味周期;系统具有总结、提高、学习的能力，可以促进技术人员勾兑调味水平的提高:利用系统设计、模拟各种酒型的能力，可以更好地进行新产品开发、科学地制定最优酿造工艺。系统对新产品开发、老产品改造以及评酒专业人员技术水平的提高都起着重大作用，对科学评价白酒的质量和推动企业技术进步具有重要意义。

　　2.主要内容

　　(1)白酒基酒质量检验鉴定技术标准研究对白酒基酒各项关键指标进行分析检测，开发一种基于气相色谱、核磁共振、近红外或原子力、气质联用的集成检测方法。对各企业的基酒进行标准样品分析，选取有效合理的训练样本进行相应的变换分析并进行特征的提取，利用数理统计方法建立白酒图谱的数学模型。

　　(2)白酒基酒标准样品数据库的建立研究不同厂、不同时间、批次中的样品关键指标的差异性，并对企业送样及市场抽样进行理化、色谱、光谱全分析，对采集到的数据采用某种优化准则(如模拟退火算法、遗传算法、Tabu搜索算法等)、选择特征子集数据并对原采集的数据进行某种有效的变换(如主成分分析、独立分量分析、非负矩阵分解等)得到新的特征子集数据，进而形成白酒的数据档案，建立白酒质量评判的准则，实现白酒基酒质量指标追溯管理和质量信息平台。

　　(3)白酒基酒质量鉴别评价技术研究结合感官尝评手段，利用开发的分析方法对标准样品进行检测，并参考建立的标准样品的数据库，开发一套数据处理系统信息软件，实现待测样品的特征提取、分类聚集、相似度的计算，得到样本相应的评判数据，利用已有的评判准则，判断检测样品的种类、年份等属性。

　　(4)智能勾调模型的训练智能勾调模型的训练、学习是根据白酒勾兑原理，用计算机模拟人工勾兑的过程来实现的，在以上确定对于采集到的数据采用某种优化准则、选择特征子集数据并对原采集的数据进行某种有效的聚类分析变换，建立白酒质量评判的准则基础上，本研究对自动勾兑模型的训练、学习分以下几步。

　　①将专家品评过的样品数据输入系统作为初始经验数据，进行聚类分析。建立一个初始约束条件值(标样酒微量成分含量、基酒取酒范围、单体添加量、收缩精度、加浆量等)上下限范围。

　　② 利用系统设计新的目标样品，即满足约束条件(口感最佳、各种微量成分平衡协调)的最低成本配方。用系统对目标样品数据进行分析、处理，设计出一个优化配方。

　　③小样勾兑人员根据配方配制出小样后，由评酒专家对小样进行品评，如果品评结果与预期一致，则将该配方设定为经验配方，按照经验配方管理方式自动调整经验配方约束条件值，否则，人工修改经验配方初始约束条件值，重新进行配方设计，直至品评结果与预期一致。

　　④ 通过选取尽量多的各个质量档次的酒，重复步骤②和步骤③，可以不断提高系统的适应性和勾兑效率。系统正常运行后也是通过步骤②)和步骤③不断提高系统适应性和勾兑效率的。系统的使用过程同时也是一个训练和学习的过程。

　　⑤ 自动勾兑模型的训练成熟后，转入评价子系统，进行评价子系统训练。

　　3.技术关键

　　(1)样本的选取 样本的选取将决定特征提取、评判准则、算法计算代价及整个方案的性能。目前，样本的选取已有许多有效的算法，根据白酒图谱的特点以及所测仪器的性能选取合理有效的样本选择算法是本研究的关键。

　　(2)不同环境、不同仪器所测样本图谱相似度的计算 图谱的鉴别不能仅凭主观方法判断，而必须借助于一些数学处理方法来描述图谱间的相似程度，揭示图谱间的微小差异。二维飞行质谱、核磁共振波谱仪、近红外光谱仪等仪器所测样本图谱具有各自的特点。相似度的计算有不同的方法，如何根据白酒图谱的特点寻找一种有效的相似度计算方法是本研究的关键点。

　　(3)白酒特征指纹图谱的建立白酒图谱的建立有多种方法，各种方法获得不同的参数，如核磁共振图谱可以获得白酒的各类质子的化学位移、数量等多个结构信息。如何选取不同测试仪器的不同参数数据作为白酒特征图谱的建立的信息将是本研究另一关键点。

　　(4)白酒图谱特征的提取与分类识别 特征提取的本质可以理解为维数约简，在保持原特征空间内结构不变的条件下，通过对原空间进行某种形式的变换，寻找新空间的过程。目前较为常用的特征提取方法主要有PCA(主成分分析)、LDA(线性判别分析)、CCA(典范对应分析)等。分类识别的作用是建立决策规则，实现对被测试对象的判别分类，常见的有最近邻算法、近邻算法、决策树方法、贝叶斯分类、神经网络等。根据白酒图谱特征选取何种特征提取与分类识别算法将是本研究的重点。

　　(5)白酒基酒质量鉴别评估方法研究白酒是一种味觉品，它的色、香、味、格(风格)的形成不仅仅决定于各种理化成分的数量，还决定于各种成分之间的协调平衡、微量成分衬托等关系，而人对白酒的感官检验，正是对白酒的色、香、味、格的综合性反映。这种反映是很复杂的，如何通过理化成分的分析，寻求一种多元统计方法全面地、准确地反映白酒的色、香、味、格的特点，借鉴感官描述分析技术，将是本研究又一关键点。

　　(6)对酒体数据建立数学模型 对数学模型进行训练，发现其内在的本质规律，实现满足约束条件的最低成本配方，提高成品酒质量的稳定性，降低生产成本，提高生产效率。系统具有总结、提高、学习的能力，随着训练数据(经验配方)量的增长，系统的适应性也会不断提高，可以促进技术人员勾兑调味水平的提高。

　　(7)线性规划 优化配方设计的结果是产生一个满足约束条件(口感最佳、各种微量成分平衡协调)的最低成本配方。它受原酒或调味剂的微量成分、约束条件值(标酒微量成分含量)、原度酒或调味剂价格的影响。线性规划的灵敏度分析可揭示上述因素的变化对优化结果的影响程度，并可计算出在保持配方原酒或调味剂入选种类不变的情况下，各原酒或调味剂的价格变化范围、约束条件中微量成分指标和用量限制值的变化范围，以及各原度酒或调味剂微量成分值的变化范围。

　　(8)勾兑子系统与质量评价子系统与数据库接口的实现以MATLAB平台为例，数据库管理系统与MATLAB平台相互独立性比较强，唯一的联系是数据集的共享，设计一个算法，将数据库中的数据转换成双精度复数矩阵存入MAT文件;启动MATLAB并载入这个文件，根据预先编制的程序对矩阵进行计算，即可得到结果。这样两者结合松散，且易于调试。关键在于如何将勾兑子系统与质量评价子系统通过数据库接口连接，实现三者的互相协同。

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