基于中智相似性度量的无麸质蛋糕感官评价新方法研究及其在食品工业中的应用

《Journal of Food Measurement and Characterization》：Use of legumes and pseudocereals in gluten-free cakes: characterization and application of fuzzy logic and neutrosophic sets to sensory properties

本研究针对感官评价的复杂性与局限性，来自某地的研究人员通过应用中智相似性度量（Jaccard/Dice）分析含豆类与伪谷物无麸质蛋糕的感官数据，发现30%藜麦粉配方评分最高，并证实添加此类面粉可提升SDS含量与抗氧化能力，降低RDS、SHI及pGI值，为食品工业提供了替代人工感官panel的机器学习新策略。

　　

通过将鹰嘴豆、荞麦和藜麦粉以三种比例(10%、20%、30%)添加至大米粉中制备无麸质蛋糕，研究人员采用基于中智相似性度量（包括杰卡德(Jaccard)和戴斯(Dice)指数）的模糊逻辑系统，对蛋糕的感官特性进行了深入分析。两种模型均成功识别出感官评价员最喜爱与最不喜爱的样品，且模型推荐结果与实际情况高度吻合。其中，含有30%藜麦粉、10%混合粉及20%混合粉的蛋糕获得了最高的中智相似性评分，而含有20%与30%荞麦粉以及30%鹰嘴豆粉的蛋糕评分最低。研究还测定了蛋糕的物理特性、化学组成、质地参数、功能性质、营养指标以及预测血糖生成指数(pGI)。结果显示，添加豆类与伪谷物粉显著提升了慢消化淀粉(SDS)含量和抗氧化能力，同时降低了快消化淀粉(RDS)含量、淀粉水解指数(SHI)及pGI值。这项研究证实了中智集合（作为模糊逻辑的特殊形式）在食品工业中的适用性，并提出了一种可替代涉及人为因素的复杂感官评价小组的机器学习新途径。