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摘要:
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.
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文献信息
篇名 西湖龙井茶品质的智能嗅觉识别
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 西湖龙井茶 电子鼻 智能嗅觉 特征识别
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 农产品加工工程
研究方向 页码范围 130-135
页数 分类号 TP242.6+4|TS272.7
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.12.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱大洲 23 374 12.0 19.0
2 赵镭 中国标准化研究院食品与农业标准化研究所 58 879 16.0 27.0
3 席兴军 中国标准化研究院食品与农业标准化研究所 46 256 9.0 13.0
4 史波林 中国标准化研究院食品与农业标准化研究所 32 339 11.0 17.0
5 支瑞聪 中国标准化研究院食品与农业标准化研究所 14 169 8.0 12.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
西湖龙井茶
电子鼻
智能嗅觉
特征识别
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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农业机械学报
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