青砖茶茶汤滋味品质的近红外快速无损评价
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国家自然科学基金项目(31400586); 国家现代茶产业技术体系建设专项(CARS-19);湖北省农业科技创新中心创新团队项目(2016-620-000-001-032)


Rapid evaluation of taste quality for Qingzhuan tea soup based on near infrared spectroscopy
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    摘要:

    在不破坏青砖茶样品的前提下,将近红外光谱技术与标准变量变换、一阶导数、二阶导数光谱等预处理方法和遗传算法相结合,剔除部分噪声信息和精准筛选最佳光谱信息数据点后,应用偏最小二乘法建立青砖茶茶汤品质预测模型。筛选的最佳光谱预处理方法为:标准变量变换+二阶导数,遗传算法筛选得到28个最佳建模光谱数据点;最佳偏最小二乘法模型对验证集样品的预测均方根误差为0.372 6,预测集决定系数为0.975 2;对未知茶汤品质的预测均方根误差为0.392 7,预测集决定系数0.970 2。结果表明,在青砖茶茶汤品质得分(73~93分)范围内,应用近红外光谱技术结合遗传算法和偏最小二乘法实现了对青砖茶茶汤品质的快速、准确评价。

    Abstract:

    在不破坏青砖茶样品的前提下,将近红外光谱技术与标准变量变换、一阶导数、二阶导数光谱等预处理方法和遗传算法相结合,剔除部分噪声信息和精准筛选最佳光谱信息数据点后,应用偏最小二乘法建立青砖茶茶汤品质预测模型。筛选的最佳光谱预处理方法为:标准变量变换+二阶导数,遗传算法筛选得到28个最佳建模光谱数据点;最佳偏最小二乘法模型对验证集样品的预测均方根误差为0.372 6,预测集决定系数为0.975 2;对未知茶汤品质的预测均方根误差为0.392 7,预测集决定系数0.970 2。结果表明,在青砖茶茶汤品质得分(73~93分)范围内,应用近红外光谱技术结合遗传算法和偏最小二乘法实现了对青砖茶茶汤品质的快速、准确评价。

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    引证文献
引用本文

王胜鹏,郑鹏程,龚自明,刘盼盼,高士伟,滕靖,桂安辉,王雪萍,叶飞,郑琳.青砖茶茶汤滋味品质的近红外快速无损评价[J].华中农业大学学报,2020,39(3):113-119

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  • 收稿日期:2019-10-22
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  • 在线发布日期: 2020-06-05
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