而不能理解为对本发明的限制。
[0025] 在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语"相连"应做广义理解，例如，可以 是机械连接，也可以是电连接;可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两 个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通 技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0026] 本发明提出了对灭菌乳的乳香味进行量化的方法、确定灭菌乳生产工艺的方法、 生产灭菌乳的方法以及生产灭菌乳的系统，下面将分别对其进行详细描述。
[0027] 对灭菌乳的乳香味进行量化的方法
[0028] 在本发明的第一方面，本发明提出了一种对灭菌乳的乳香味进行量化的方法。根 据本发明的实施例，该方法包括:确定灭菌乳中脂肪含量;以及基于公式y = a+bx，以便确定 灭菌乳的乳香味量化值，其中，y为乳香味量化值，X为脂肪含量，a为0.3~0.4之间的常数， 优选0.33，b为1.60~1.65之间的常数，优选1.62。
[0029]需要说明的是，根据本发明的实施例，首先，发明人在灭菌乳的多种风味口感指标 (如乳香味、稀稠度、顺滑度及回味度）中发现，乳香味对灭菌乳的风味口感影响较显著。接 着，发现灭菌乳的脂肪含量与乳香味显著相关，可以通过脂肪含量以实现乳香味的量化。
[0030] 为方便理解，下面将对确定以脂肪含量来量化乳香味的过程进行详细描述。
[0031] 1、市场随机抽取一个批次利乐包纯牛奶进行感官评价，测试人为45人，测试项目 为乳香味、稀稠度、顺滑度、回味度及总体评分，各指标满分为9分（1:特别不喜欢一一9:特 别喜欢），品尝全部完成后采集45组样本量，进行Penalty分析，结果如图1所示。
[0032] Penalty值为认为产品属性偏弱的人群对产品整体喜好度打分平均值低于正合适 人群对产品整体喜好度打分平均值的值。具体地，以乳香味为例，认为灭菌乳乳香味正合适 的人数占总人数的72%，将品尝人员给认为乳香味正合适的灭菌乳的乳香味的评分作为平 均分，认为乳香味过弱的人数占总人数的21%，Penalty值代表品尝人员给认为乳香味过弱 的灭菌乳的乳香味的评分与平均分的差值，-0.89代表比平均分低0.89。负值越大(如-0.89 >-〇. 17)，表明与平均值相差越大。
[0033] 可以看出，虽然26%的人认为产品偏稀，但其Penalty值仅为-0.17，可见产品过稀 对品尝者的总体评分影响不大。而21%的人认为乳香味较弱，相对于26%的人数较低，但其 Penalty值为-0.89，与平均值的差别较大，可知产品乳香味对灭菌乳的风味口感影响最大， 回味度其次。
[0034] 2、对全国10个地区共20个批次的灭菌乳进行感官评价，以确定回味度与乳香味的 关系。测试人为45人，各指标满分为9分（1:特别不喜欢一一9:特别喜欢），品尝全部完成后 采集样本量为900组（回归方程的建立需要大量数据支持，同时采集大量数据以消除人为、 地区等因素对结果的影响），进行相关性分析，结果如图2所示。图2中现有16个点，每个点代 表一个批次(另外4个批次因品尝原因数据不可用）。横坐标为回味度评分，纵坐标为乳香味 评分。
[0035]进行相关性分析时，首先需绘制散点图来判断变量之间的关系形态，如果是线性 关系，则可以用相关系数来量化两个变量之间的关系强度。由图2可知回味度评分与乳香味 评分呈正线性相关且关系密切。为准确度量两个变量间的关系强度，相关系数计算如表1所 示，其中，相关系数范围为-1~1，-1表示完全负相关，〇值表示无线性关系，1表示完全正相 关。可知，乳香味评分和回味度评分相关系数为0.948,接近1，即二者高度相关。故进行回归 分析时将乳香味作为唯一的因变量。
[0036]表1乳香味和回味度相关性
[0038] 3、研究乳香味与理化指标，如脂肪、蛋白质、碳水化合物、钙的关系。
[0039] 首先，绘制矩阵分布散点图，如图3所示，横坐标从左至右数值增大，纵坐标从下至 上数值增大。以第四行第一列为例，横坐标为脂肪含量，单位为g/l〇〇g ;纵坐标为乳香味评 分。由图可知，随着脂肪含量的增加，乳香味评分也呈增加趋势，即二者存在正线性相关关 系。同理可知，乳香味评分与钙含量不相关，与碳水化合物、蛋白质之间具有一定的线性关 系，与脂肪线性关系比较密切;脂肪和碳水化合物、蛋白质存在一定的线性关系，为排除自 变量间的多重共线性，对各自变量进行相关性分析，结果如表2所示。可以看出，脂肪与蛋白 质相关系数为 _〇 . 55，sig = 0.841>0.05，未通过显著性检验（sig值小于0.05即显著，小于 0.01即极其显著），说明二者之间没有显著线性相关。同理可知，脂肪-碳水化合物、碳水化 合物-蛋白质之间均无显著线性相关，故排除建立回归方程时自变量间的多重共线性影响。
[0040] 表2各自变量进行相关性分析
[0042]接着，通过对乳香味与回味度的相关性分析，以及排除各自变量间的多重共线性 影响，初步确定将乳香味评分(y)作为因变量，脂肪(X:)、蛋白质(X2)、碳水化合物(?)作为 自变量，估计的多元线性回归方程为：
偏回归系数，是真实参数的估计值。,i.为截距，统计学上通常不赋予任何真实意义。
[0043]对SPSS回归分析结果进行分析，表3给出了逐步回归过程中变量的引入和剔除过 程及其准则。逐步回归法基本思想是将变量逐个引入模型，进行F检验(总体显著性检验），T 检验（回归系数显著性检验）。当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显 著时(> = 0.100)，则将其删除。直到在回归方程的中的变量都不能剔除而又无新变量可以 引入时，逐步回归过程结束。此时保留的自变量都是对因变量影响较大的。表3给出了逐步 回归过程中变量的引入和剔除过程及其准则，由上表可知，唯一引入的模型变量是脂肪。表 4给出了模型的拟合情况，R 2的值为0.781，即脂肪的变化能够解释乳香味78.1 %的变化，拟 合效果良好。表5给出了方差分析的结果，回归平方和占总计平方和的比例大于70%，说明 模型拟合效果良好。表6给出脂肪系数的显著性检验(Τ检验），sig = 0.00可知脂肪的变化对 乳香味有显著影响，二者存在显著线性关系。表7给出模型中排除变量的统计信息，蛋白质 sig = 0.554>0.05,碳水化合物sig = 0.430>0.05,均未通过显著性检验(T检验），说明变量 对模型的贡献不显著，均被排除。
[0044] 表3 SPSS回归分析结果分析
[0055] 综上所述，脂肪含量的变化对乳香味有显著影响，可以通过确定灭菌乳中的脂肪 含量，以对灭菌乳的乳香味进行量化，确定量化值。
[0056] 图4表示了灭菌乳中脂肪含量与乳香味的关系图，回归方程为y = a+bx，其中y为乳 香味量化值，X为脂肪含量，a为0.3~0.4之间的常数，优选0.33，b为1.60~1.65之间的常 数，优选1.62。
[0057]确定灭菌乳生产工艺的方法
[0058]在本发明的第二方面，本发明提出确定灭菌乳生产工艺的方法。根据本发明的实 施例，该方法包括：（1)采用候选工艺，将生牛乳制备成灭菌乳；（2)利用前面描述的对灭菌 乳的乳香味进行量化的方法对灭菌乳的乳香味进行量化，得到量化结果；以及(3)基于量化 结果，确定最终灭菌乳生产工