龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：湖北省农业科学院果树茶叶研究所
摘要：本申请公开的茶叶含水量检测模型构建方法首先提取茶叶原料样品的近红外光谱数据；然后将近红外光谱频段划分为不同的光谱区间，从各光谱区间中初步地筛选出最佳光谱区间；进一步地，从最佳光谱区间中更精细地筛选出相应的近红外光谱数据特征点，从而可降低建模的运算量，简化模型；最后，基于近红外光谱数据特征点提取相应的特征向量并作为输入，以样品的含水量为输出，基于神经网络方法经过多次训练即可构建更高预测准确度及鲁棒性的茶叶含水量检测模型，从而可实现对茶叶原料水分含量的及时且精确的检测，进而可实现及时精准调控杀青工艺参数的目的，为得到最佳的杀青叶品质提供了理论基础。
主权项：1.一种茶叶含水量检测模型构建方法，其特征在于，包括：获取不同杀青程度的样品含水量已知的茶叶原料样品；扫描所述茶叶原料样品，获取其的近红外光谱数据；对其的近红外光谱数据进行去噪预处理，获取经过去噪预处理后的近红外光谱数据；将近红外光谱数据中的光谱频段划分为不同的光谱区间，从各光谱区间中筛选出与茶叶原料含水量具有第一相关度的最佳光谱区间；根据光谱数据特征点的重要性程度，从所述最佳光谱区间中筛选出与茶叶原料含水量具有第二相关度的至少一个近红外光谱数据特征点；根据所述近红外光谱数据特征点从经过去噪预处理后的近红外光谱数据中分别提取出对应的近红外光谱数据特征向量；以所述近红外光谱数据特征向量为输入，以所述茶叶原料样品的含水量为输出，基于神经网络方法训练以构建所述茶叶含水量检测模型；所述第二相关度的相关性程度不小于所述第一相关度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北省农业科学院果树茶叶研究所 茶叶含水量检测模型构建方法、检测方法、设备及介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号