基于电子舌技术和模式识别方法的茶叶质量等级评判

被引：32

作者：

陈全胜 ^{[1
]}

江水泉 ^{[2
]}

王新宇 ^{[1
]}

机构：

[1] 江苏大学食品与生物工程学院

[2] 江苏牧羊集团有限公司

来源：

食品与机械 | 2008年 / 01期

关键词：

电子舌; KNN模式识别; 主成分分析; 茶叶;

D O I：

10.13652/j.issn.1003-5788.2008.01.031

中图分类号：

TS272 [茶];

学科分类号：

090203 ;

摘要：

目的:尝试利用电子舌技术来评判茶叶等级,以提高评判结果的客观性和公正性;方法:试验以4个等级的炒青绿茶为研究对象,对获取的电子舌数据,利用K最近邻域(KNN)模式识别方法建立茶叶等级质量的评判模型,在模型建立过程中,模型参数K和主成分因子数(PCs)通过交互验证的方法被优化;结果:在K=1和PCs=5时,所得到的模型最佳,模型交互验证识别率为97.5%,对预测集中样本进行验证时,预测识别率为100%;结论:电子舌技术与适当的模式识别方法相结合可以成功地评判茶叶的质量等级。

引用

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