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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
閱讀：1468發(fā)布時(shí)間：2020-5-7
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z佳識別方法。
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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