基于高光谱分析技术的机炒龙井茶等级识别方法

• 作者: 乔欣 杨庆华 蒋帆 郑华军
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 化学
• 关键词: 光谱分析 支持向量机 识别 龙井茶 等级
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 343-348
• 分类号: O657.3
• 字数: 4864字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.07.060

摘要

随着机炒龙井茶外形和色泽趋向统一整齐,茶叶的内在品质相应成为评判等级的关键,由此,该文提出了一种高光谱与支持向量机分类相结合的技术,进行基于机炒龙井茶内在品质的等级识别方法研究.应用高光谱技术提取了龙井茶在350～2 500 nm波长范围内的吸收深度、吸收面积、红边位置、红谷位置、归一化植被指数等光谱特征参数,并对这些特征参数与茶叶等级的相关性进行了研究:然后利用带惩罚系数C的支持向量机分类理论,以光谱特征参数为输入量,分析确定了模型中关键的核函数和分类函数,构建了龙井茶等级识别模型,并进行了不同等级机炒龙井茶的分类识别验证.结果表明:采用所研究的方法和建立的模型对龙井茶进行等级分类准确率达到98.3％,证明应用该方法进行机炒龙井茶的等级分类识别是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨庆华	浙江工业大学机械工程学院机械制造及自动化教育部重点实验室	89	1051	20.0	29.0
2	乔欣	浙江工业大学机械工程学院机械制造及自动化教育部重点实验室	16	102	4.0	10.0
3	蒋帆		6	28	2.0	5.0
4	郑华军	浙江工业大学机械工程学院机械制造及自动化教育部重点实验室	1	22	1.0	1.0