人工智能对龙井茶等级识别研究

• 作者: 张星海 王晞丞 虞培力 赵粼
• 来源期刊: 现代农业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 电子鼻 电子舌 龙井茶 分级 模型
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 食品科学
• 页码范围: 260-263
• 页数: 4页
• 分类号: TS272.7
• 字数: 5193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5739.2018.02.144

摘要

应用电子鼻、电子舌技术对6个等级龙井茶进行识别研究.检测数据通过主成分分析(PCA)与判别因子分析(DFA),确定龙井茶等级识别最佳传感器阵列组合.结果表明,以S2-100Hz金电极、S3-1Hz钯电极、S4-1Hz钨电极、S6-100Hz银电极为传感器阵列,建立龙井茶汤智舌模型;以S1、S2、S4、S5、S6为传感器阵列,建立龙井茶汤智鼻模型;以S2、S4、S5、S6为传感器阵列,建立龙井干茶智鼻模型,将智舌、智鼻检测方法结合形成的人工智能识别龙井茶等级的方法具有极高的辨识能力,能够快速有效地判别龙井茶样等级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张星海		73	400	10.0	17.0
2	赵粼		30	133	7.0	11.0
3	虞培力		9	18	3.0	4.0
4	王晞丞		1	1	1.0	1.0