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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于红茶发酵技术领域，公开了一种基于数据增强和标签生成的发酵红茶儿茶素定量方法，包括以下步骤：S1.实验平台搭建；S2.发酵红茶图像数据采集与儿茶素测定；S3.发酵红茶光谱与标签数据生成；S4.生成数据质量评估；S5.数据增强效果评估。本发明提出的方法利用光谱学和机器学习做到了快速无损的检测，本方法节省了成本以及时间；本发明提出的DCGAN‑L模型相比直接利用DCGAN同时生成光谱加标签，生成的数据更加接近真实数据，不存在异常分布情况；DCGAN‑L模型，可以推广应用于各类茶叶发酵领域，以及机器学习数据增强领域，在准确定量茶类物质发酵过程中化学值含量方面潜力巨大。
主权项：1.一种基于数据增强和标签生成的发酵红茶儿茶素定量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.实验平台搭建：搭建实验平台，并完成设备的调试；S2.发酵红茶图像数据采集与儿茶素测定：对实验样本进行高光谱图像的数据采集，并对采集到的图像数据进行预处理，选取感兴趣区域并提取平均光谱，图像采集完成后通过超高效液相色谱对实验样本进行化学值测定；S3.发酵红茶光谱与标签数据生成：设计DCGAN-L模型，基于发酵红茶训练集数据生成假光谱数据与假标签数据；S4.生成标签数据质量评估：采用光谱相似性指标评估步骤S3中生成的假光谱数据的质量，采用显著性分析对比步骤S3中生成的假标签数据与真实标签数据分布的相似性，以评估生成标签数据的质量；S5.数据增强效果评估：用S3步骤中生成的假光谱数据对发酵红茶训练集进行数据增强，对比随机森林RF和宽度学习BLS两种回归模型在数据增强前后的模型性能，以评估数据增强对发酵红茶儿茶素定量分析的有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于数据增强和标签生成的发酵红茶儿茶素定量方法
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