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基于電子鼻多傳感器融合的茶葉存儲時(shí)間識別-德國AIRSENSE電子鼻
檢測樣品:茶葉
檢測項(xiàng)目:茶葉香氣
方案概述:以中國名茶之一的安徽黃山毛峰茶為研究對象,用電子鼻對已存儲 60、120、180、240、300、360 d 的干茶進(jìn)行檢測,獲取茶葉香氣的特征信息;分別采用主成分回歸(PCR)、偏小二乘回歸(PLS)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法,建立茶葉存儲時(shí)間的預(yù)測模型,并對 3 種預(yù)測模型性能進(jìn)行對比分析,以尋求茶葉存儲時(shí)間的識別方法。
筆者嘗試以中國名茶之一的安徽黃山毛峰茶為研究對象,用電子鼻對已存儲 60、120、180、240、300、360 d 的干茶進(jìn)行檢測,獲取茶葉香氣的特征信息;分別采用主成分回歸(PCR)、偏小二乘回歸(PLS)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法,建立茶葉存儲時(shí)間的預(yù)測模型,并對 3 種預(yù)測模型性能進(jìn)行對比分析,以尋求茶葉存儲時(shí)間的識別方法。
檢測樣品:茶葉樣本為從安徽黃山當(dāng)?shù)夭鑿S訂購的黃山毛峰明前茶
主要儀器:德國Airsense的PEN3便攜式電子鼻
檢測指標(biāo):茶葉香氣的特征信息
實(shí)驗(yàn)結(jié)果:借助電子鼻檢測存儲 60、120、180、240、300、360 d 的黃山毛峰茶香氣信息,根據(jù)電子鼻各傳感器響應(yīng)曲線變化特點(diǎn),選取出 1 組能夠表征不同香氣信息的基本特征變量,分別采用主成分回歸(PCR)、偏小二乘回歸(PLS)和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法,建立茶葉存儲時(shí)間的預(yù)測模型。測試樣本集對 3 種預(yù)測模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明:PCR、PLS、BPNN 模型的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為 10.05、6.04、3.21 d;大預(yù)測相對誤差分別為 11.03%、7.02%、5.89%;平均預(yù)測相對誤差分別為 6.73%、4.74%、3.62%;預(yù)測值與實(shí)際值之間的決定系數(shù) R 2 分別為 0.862、0.896、0.987。3 種模型都能較好地對茶葉存儲時(shí)間進(jìn)行預(yù)測,相比較而言,BPNN 模型性能*,PLS 模型性能優(yōu)于 PCR 模型。
結(jié)論:茶葉香氣與茶葉品質(zhì)密切關(guān)聯(lián),是評定茶葉品質(zhì)的重要依據(jù)。本研究為茶葉存儲時(shí)間識別建立了一種方法。
本文獻(xiàn)來源于“蚌埠學(xué)院電子與電氣工程學(xué)院”。
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