針對茶葉品質(zhì)感官審評的不足,采用德國AIRSENSE電子鼻檢測手段,對4個(gè)不同等級的龍井茶作等級判別。對傳感器信號進(jìn)行多因素方差分析得出:不同容器容積和不同采樣時(shí)刻對傳感器的響應(yīng)信號有著顯著的影響。通過主成分( PCA )、線性判別( LDA )和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對各茶葉樣品進(jìn)行了分類判別。PCA 對于等級差別較近的茶葉區(qū)分結(jié)果不太理想;而LDA相對于PCA有較好的區(qū)分效果;設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為30-12-4,通過對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行適當(dāng)訓(xùn)練,總的測試回判率可達(dá)到90%。

樣品：4個(gè)不同等級的龍井茶

儀器：德國AIRSENSE電子鼻

實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

    (1) 通過3 因素方差分析表明對于一定質(zhì)量的樣品, 試驗(yàn)容器的容積對其響應(yīng)信號的影響極為顯 著; 對茶葉來說, 不同頂空靜置時(shí)間對其信號影響不大; 對4 個(gè)等級茶葉響應(yīng)值方差分析確定出: 在第60s時(shí)各等級茶葉的響應(yīng)值差異明顯, 有益于樣本的識別分類。所以選取60s時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA和LDA 分析。

    (2) PCA 分析可以將等級差別明顯的樣品區(qū)分開, 而對于等級差別較小的樣品不能很好地實(shí)現(xiàn)分類, 存在很大的局限; LDA 分析可以將各個(gè)等級的樣品*分開, 效果優(yōu)于PCA 分析。

    (3) 從每個(gè)傳感器響應(yīng)曲線中提取3 個(gè)特征值,組成包含30 個(gè)特征值的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別分析的輸入矢量, 網(wǎng)絡(luò)測試總體回判率達(dá)到90%。

研究意義：

    目前, 茶葉品質(zhì)大多數(shù)是通過人的感官評定的。人感覺器官的靈敏度易受外界因素的干擾而改變,從而影響評定的準(zhǔn)確性。近年來,電子鼻得到了廣泛的研究和應(yīng)用, 尤其在食品和飲料工業(yè)方面。電子鼻把具有不同特性的氣體傳感器組合成氣體傳感器陣列, 使其檢測范圍更寬; 同時(shí),在模式識別數(shù)據(jù)處理方面也在不斷發(fā)展完善各種識別方法, 如線性識別函數(shù)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的zui大優(yōu)點(diǎn)就是可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的非線性映射, 并且具有良好的容錯(cuò)性,有助于提高氣體檢測的精度。本文運(yùn)用電子鼻對不同等級的西湖龍井茶葉香氣進(jìn)行檢測, 然后進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶卣魈崛? 結(jié)合統(tǒng)計(jì)模式識別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法對輸入的茶葉香氣信號進(jìn)行模式識別,實(shí)現(xiàn)對龍井綠茶等級的評定。