ハイライト
•すぐに飲める緑茶飲料は世界中で人気を集めています。
•材料と好みの関係を理解することは重要です。
•緑茶飲料の消費者の好みを予測するために回帰分析を行った。
•ANNモデルとPLS-ANNハイブリッドモデルはPLSモデルよりも予測に優れていることがわかりました。
•緑茶製剤の最適化は遺伝的アルゴリズムを用いて行った。
要旨
消費者に好まれる製品を開発するために、すぐに飲める緑茶飲料の化学組成の影響と消費者の好みに対して回帰分析を行った。
製品開発のための緑茶モデルシステムは商業的滅菌を受ける前にD-最適実験計画に基づいて緑茶の香りおよび味にとって重要であると考えられる8つのフレーバーキーの異なる濃度の0.1%緑茶抽出物の溶液を投与することで準備した。
それらのお茶を飲んだことのない消費者パネルを用いて緑茶モデル系の官能評価を実施して、サンプルとして快楽好きスコアを得た。
サンプル取得に続いて、回帰モデルは緑茶モデルシステムの消費者好みスコアを客観的に予測するように求めた。
線形部分最小二乗(PLS)回帰モデルは、消費者の好みに対する8つの香味キーの効果を説明するために開発された。
回帰の度合いは、決定係数(R2)は0.733、二乗平均平方根誤差(RMSE)3.53%を得た。
PLSモデルをさらに人工ニューラルネットワーク(ANN)で増強してPLS-ANNハイブリッドモデルを構築した。
構築されたハイブリッドモデルはR 2(0.875)とRMSE(2.41%)となりPLSだけに比べて消費者の好みのスコアのより良い予測を得られることがわかった。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0963996917307007