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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种模糊线性机器学习的茶叶品种分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112801174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110098792.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种模糊线性机器学习的茶叶品种分类方法是由李晓;武小红;金祖敏;冯亚杰设计研发完成，并于2021-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模糊线性机器学习的茶叶品种分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模糊线性机器学习的茶叶品种分类方法，通过采集待分类茶叶样本的近红外光谱数据；用多元散射校正对所采集的近红外光谱数据进行校正处理；从处理后的近红外光谱数据提取茶叶近红外光谱模糊鉴别信息；建立模糊聚类目标函数和约束条件，采用基于p范数距离测度的模糊聚类方法迭代更新茶叶的模糊隶属度值，根据所得到的模糊隶属度值对茶叶进行分类。本发明所提出的分类方法能够解决传统模糊线性判别分析的小样本问题。

本发明授权一种模糊线性机器学习的茶叶品种分类方法在权利要求书中公布了：1.一种模糊线性机器学习的茶叶品种分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集待分类茶叶样本的近红外光谱数据； S2，用多元散射校正对所采集的近红外光谱数据进行校正处理； S3，从S2处理后的近红外光谱数据提取茶叶近红外光谱模糊鉴别信息；提取茶叶近红外光谱模糊鉴别信息的方法为： S3.1，初始化参数：训练样本数为n1、测试样本数为n2、权重指数为m，类别数为c； S3.2，计算第k个训练样本隶属于第i类的模糊隶属度μik； S3.3，基于模糊隶属度μik计算模糊类间离散度矩阵SfB和模糊类内离散度矩阵SfW；对模糊类间离散度矩阵SfB和模糊类内离散度矩阵SfW之和进行奇异值分解得到特征矩阵U； S3.4，基于特征矩阵U，计算优化变换矩阵G； S3.5，利用变换矩阵G分别对第t个测试样本和第k个训练样本进行变换得到和yk； S3.6，利用线性判别分析分别将测试样本和训练样本yk转化为测试样本和zk； S4，建立模糊聚类目标函数和约束条件，所述模糊聚类目标函数表示为： 其中，Jμit,vi为目标函数，为在权重指数mf下第t个测试样本zt隶属于第i类的模糊隶属度，1≤i≤c；ηi为第i类的参数值，μit为第t个测试样本隶属于第i类的模糊隶属度，γi是第i类的类中心，权重指数mf； 约束条件表示为：0≤μit≤1，1＜c＜n2，指数p＞1； 根据模糊聚类目标函数和约束条件分别计算模糊隶属度值μit和类中心γi；其中，模糊隶属度表示为： 类中心表示为： 采用基于p范数距离测度的模糊聚类方法迭代更新茶叶的模糊隶属度值，根据所得到的模糊隶属度值对茶叶进行分类。

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