案例名稱：基于熵權法的感官快速選品方法的建立
案例類別：品質控制方向
申報單位：杭州耕香生物科技有限公司
01 背景介紹
鑒于主觀賦權法就有較強的主觀隨意性，客觀性較差，有很大的局限性。故提出采用客觀賦權法，各屬性權重的大小根據該屬性下值的差異大小來確定。
1. 首先由專家小組通過QDA確定此次選品試驗的感官維度描述詞；
2. 組織感官評價小組進行感官喜好度評價，采用7點線性標度法；
3. 建立消費者綜合喜好度模型，通過計算加權喜好度得到最終的產品喜好度得分score，其中每個維度權重比例是通過熵權法計算得到。
熵權法原理：熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。基本思路是根據指標變異性的大小來確定客觀權重，所確定的權重反映了屬性值的離散程度。下面是熵的計算公式和試驗流程圖。
熵權法原理：熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。基本思路是根據指標變異性的大小來確定客觀權重，所確定的權重反映了屬性值的離散程度。下面是熵的計算公式和試驗流程圖。
12個人組成的感官品評小組對16款市售面霜類產品進行七點尺度法打分，本試驗設置對照組數據（問卷中添加屬性權重問題）和熵權法組數據（除去屬性權重問題數據），通過對比獲取兩組試驗數據的耗時和數據結果準確性來驗證熵權法提升選品效率的能力。
1. 在不去除異常值的情況下得到喜好度得分矩陣，如下表1所示
3. 加權求和得到各樣品的綜合score，將最后得到的score進行降序排列，排列后的次序號如表3，其中去除異常值求和是指去除異常值后直接求和，不需要進行加權（即默認屬性權重是平分的），去除異常值后的結果也常被認為最準確、最客觀和最具說服力的結果。
04 案例收效
來源：感官科學與評定原創(chuàng)整理，轉載請注明來源。內容由杭州耕香生物科技有限公司提供。
