北京市优秀人才培养资助(2012D009999000001)
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 相关作者：赵镭史波林支瑞聪席兴军高海燕更多>>
- 相关机构：中国标准化研究院上海大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划北京市优秀人才培养资助国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于龙井茶香气风味特性的品质判定被引量：8
- 2015年
- 结合人工感官审评和智能感官分析对4个等级西湖龙井茶进行识别判定。通过相关性分析和主成分分析,先后建立龙井茶香气分属性权重及龙井茶香气分属性与电子鼻传感器关联性。根据龙井茶香气分属性权重及香气分属性与传感器关联性结果,对电子鼻传感器进行筛选。通过核Fisher判别分析法和K-最近邻算法进行进一步特征提取和模式分类,实现了对于训练集样本100%和测试集样本97.5%的正确识别。
- 戴悦雯支瑞聪赵镭高海燕史波林汪厚银
- 关键词：西湖龙井茶核FISHER判别分析
- 西湖龙井茶品质的智能嗅觉识别被引量：9
- 2012年
- 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。
- 史波林赵镭支瑞聪席兴军朱大洲
- 关键词：西湖龙井茶电子鼻
