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申请/专利权人：中国农业科学院茶叶研究所

摘要：本发明公开了一种基于多源信息融合技术的滇红工夫茶汤综合品质客观量化评价方法，基于电子眼、快速气相电子鼻和电子舌智能感官技术分别获得27维、78维、7维“色、香、味”特征信息，采用z‑socre进行多源信息融合得到112维的特征数据。OPLS‑DA分析可以实现三类茶汤的有效分类判别；PLSR分析茶汤综合品质得分真实值和预测值的绝对误差在1.86分之内，相对误差在2.06％以内。研究结果表明：多源信息融合技术结合多元统计分析可以实现茶汤综合品质的分类评价及量化评价。该项技术无需复杂的前处理，将带有主观色彩的人工感官评价转化为客观量化评价，分析结果客观可靠，有望作为国家标准等统一性评价标准。

主权项：1.一种基于多源信息融合技术的滇红工夫茶汤综合品质客观量化评价方法，其特征在于，包括步骤：1电子鼻信号采集和特征信息提取：将茶汤样品加入顶空瓶中，加盖密封，采用顶空自动进样装置结合HeraclesII快速气相电子鼻进行检测分析，基于信号峰响应面积大于500的原则，经过极性不同的两根色谱柱分离筛选出78个特征峰，由此获得一个78维的、可用于表征茶汤的香气品质的特征数据集；所述极性不同的两根色谱柱分别为弱极性色谱柱MXT-5和中极性色谱柱MXT-1701；2电子舌信号采集和特征信息提取：采用ASTREE电子舌第六套传感器系统，包括AHS、ANS、SCS、CTS、NMS、PKS、CPS七根传感器和一个标准参比电极AgAgCl，将传感器探头浸没茶汤样品进行数据采集，获得一个7维的、可用于表征茶汤的滋味品质的特征数据集；3电子眼信号采集和特征信息提取：采用IRISVA400型电子眼设备，选择顶部及底部标准光源作为照明条件，采集茶汤样品的图像；每个茶汤样品固定于白色背景板下同一个位置进行拍摄；对于任一采集的图像，提取图像中心圈的27个特征色号及各特征色号对应的面积占比作为分析数据，由此得到一个27维的、可用于表征茶汤的色泽品质的特征数据集；其中，每个特征色号的R、G、B、L*、a*、b*不完全相同；4多源信息融合：将步骤1～3分别得到的电子鼻的78维特征数据集、电子舌的7维特征数据集和电子眼的27维特征数据集采用z-socre标准化处理融合成一个112维的多源信息数据集；5利用步骤4的多源信息数据集组成一个n×112数据矩阵，其中n为已按照国家标准GBT23776-2018进行过综合品质得分评价和分类的茶汤样品的数量，以所述n×112数据矩阵和相应茶汤样品所对应的按照国家标准GBT23776-2018评价得到的综合品质得分、分类为训练集，进行基于多源信息融合技术结合多元统计分析的模型训练，采用训练好的模型对待检的茶汤样品进行茶汤综合品质评价，所述待检的茶汤样品按照步骤1～4进行多源信息数据集的提取：5-1采用OPLS-DA方法对茶汤样品进行综合品质的定性分类评价；5-2采用PLSR、SMLR对茶汤样品进行综合品质的客观量化评价；基于PLSR筛选的VIP＞1变量进行SMLR，得到回归方程：Y＝83.592-3.132*S1’－1.228*B20’+1.998*B27’+1.142*Y16’－1.939*B24’，其中，Y表示综合品质得分，S1’表示AHS传感器采集到的数据进行z-socre标准化处理后的值，B20’表示电子鼻中极性色谱柱MXT-1701分离检测分析得到的2-甲基丁醇的特征峰面积进行z-socre标准化处理后的值，B27’表示电子鼻中极性色谱柱MXT-1701分离检测分析得到的月桂烯的特征峰面积进行z-socre标准化处理后的值，Y16’表示R＝152、G＝72、B＝8、L*＝40.649、a*＝31.849、b*＝48.316的特征色号的面积占比进行z-socre标准化处理后的值，B24’表示电子鼻检测分析得到的β-蒎烯的特征峰面积进行z-socre标准化处理后的值。

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