基于EGCG，ECG和咖啡碱含量的乌龙茶产地鉴定

• 作者: 曹琼 苏欢 宛晓春 宁井铭
• 学科: 农学
• 关键词: 乌龙茶 产地 鉴定 化学成分
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 237-243
• 页数: 6页
• 分类号: TS272.5+9,Q946.84+1
• 语种: 中文

摘要

提出一种量化判定乌龙茶产地的方法。共收集主要乌龙茶产区闽南、闽北、广东和台湾等地的代表性乌龙茶样品130个，用高效液相色谱方法检测其没食子酸、儿茶素、咖啡碱和茶氨酸等理化成分的含量。用遗传算法和连续投影算法筛选出重要的化合物，基于这些化合物指标分别用支持向量机、反向传播人工神经网络及随机森林模型对闽南、闽北、广东和台湾4个产区的乌龙茶进行分类和预测。结果表明，用遗传算法筛选的3个化合物（咖啡碱、EGCG和ECG）结合反向传播人工神经网络模型BPNN能够实现对4个产区乌龙茶的高效判别，且训练集和预测集的判别率分别为97.13%和98.34%。该研究结果能为乌龙茶产地的鉴别提供科学依据。