【摘 要】
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通过电子鼻采集不同等级、树种和产地西湖龙井茶的智能嗅觉指纹图谱,利用主成分分析得分矩阵研究等级、树种和产地指纹信息对茶叶品质的影响程度,基于软独立模型分类分析方法
【机 构】
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中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,国家农业智能装备工程技术研究中心
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通过电子鼻采集不同等级、树种和产地西湖龙井茶的智能嗅觉指纹图谱,利用主成分分析得分矩阵研究等级、树种和产地指纹信息对茶叶品质的影响程度,基于软独立模型分类分析方法建立茶叶等级、树种和产地的3类智能嗅觉判别模型。结果表明,不同等级西湖龙井茶的电子鼻信号差异最大;在涵盖不同树种和产地信息的样品中,电子鼻能准确预测品质相近的高档等级(精品、特级和一级)茶叶,等级判别正确率基本达到100%。树种与产地特征对于茶叶品质的影响程度比较接近,并且同一等级、同一产地下不同树种模型和同一等级、同一树种下不同产地模型的判别正确率基本都达到92%以上。在此基础上,提出了首先利用电子鼻进行等级划分,然后在同一等级下进行树种鉴定和产地判别的西湖龙井茶品质智能嗅觉快速检测策略。
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