摘要
根据电子鼻工作原理与西湖龙井茶香气特征,探索利用电子鼻判别西湖龙井茶等级的方法。该研究提出顶空瓶内茶水直接混合的香气制备法,增强电子鼻响应信号、减少人为冲泡误差;合理选择电子鼻顶空进样及信号采集参数,提高香气指纹图谱信噪比;采用不同等级茶样循环交叉排列采集,增加传感器的适应性,剔除仪器系统误差;经校正集与预测集的样本划分,提高模型建立的可靠判别样本集。利用软独立建模分类法(SIMCA)建立不同等级西湖龙井茶判别模型,等级分类正确率高达95%以上,实现了西湖龙井茶的智能分等分级。
根据电子鼻工作原理与西湖龙井茶香气特征,探索利用电子鼻判别西湖龙井茶等级的方法。该研究提出顶空瓶内茶水直接混合的香气制备法,增强电子鼻响应信号、减少人为冲泡误差;合理选择电子鼻顶空进样及信号采集参数,提高香气指纹图谱信噪比;采用不同等级茶样循环交叉排列采集,增加传感器的适应性,剔除仪器系统误差;经校正集与预测集的样本划分,提高模型建立的可靠判别样本集。利用软独立建模分类法(SIMCA)建立不同等级西湖龙井茶判别模型,等级分类正确率高达95%以上,实现了西湖龙井茶的智能分等分级。
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S2期302-306,共5页
Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA1008047)
中国博士后科学基金资助项目(20080440614)
关键词
农产品
主成分分析
分类
电子鼻
西湖龙井茶
香气品质
顶空
agricultural products
principal component analysis
classification
electronic nose
Xihu-Longjing tea
aroma quality
headspace
