基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价

• 作者: 李鱼强 潘天红 陈山 陈琦
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模型 品质控制 Elastic Net 特征变量选择 黄山毛峰茶 等级评价
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 264-271
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.031

摘要

为简化茶叶化学检测分析过程,实现茶叶高精度等级评价,该研究以黄山毛峰茶为研究对象,结合茶叶中茶多酚、儿茶素、咖啡碱、没食子酸及氨基酸成分检测,提出基于Elastic Net特征变量选择的茶叶等级评价方法,建立基于特征成分的黄山毛峰茶等级评价模型.试验选取6个不同等级共96个黄山毛峰茶叶样品,并分析了全部样品的19个成分,通过Elastic Net选取了9个特征成分(没食子酸、表儿茶素没食子酸酯、儿茶素、表儿茶素、没食子酸儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素、谷氨酸、精氨酸和儿茶素苦涩味指数)建立等级评价模型,并与主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)进行对比.100次蒙特卡罗试验结果表明,相比于PCA预测集准确率平均值为70.79％,基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价准确率更高为78.72％.在此基础上,构建Elastic Net特征变量雷达图,实现黄山毛峰茶等级多变量综合评价可视化.研究结果表明所提方法可有效选择茶叶特征成分,提高黄山毛峰茶等级评价准确率,为茶叶高精度等级评价提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘天红	安徽大学电气工程与自动化学院	70	723	15.0	24.0
5	陈山	江苏大学电气信息工程学院	14	125	5.0	11.0
6	李鱼强	江苏大学电气信息工程学院	3	1	1.0	1.0
7	陈琦		2	0	0.0	0.0