混合建模

当前，食品设计是通过不断试错并由品尝小组做出感官评价完成的。为了加快新食品的开发速度，提出了一种混合机器学习和机制建模的方法。用由所需食品过往数据训练的机器学习模型进行感官评价预测。该方法基于启发法、数据库等，首先确定候选食品组分和加工中的关键操作条件。与这些组分和加工条件（设计变量）有关的像颜色、松脆度和风味这样的食品特性都用到机制模型。通过改变设计变量来优化所需的食品特性，从而获得最高感官评分。使用遗传算法解决此灰箱优化问题，将设计约束（所需食品特性）处理为罚函数。提供了一个巧克力曲奇饼干的示例以说明混合建模结构的适用性和解决方案策略。