换一批基于近红外光谱技术的六大茶类快速识别
Rapid Identification of Six Major Tea Categories Based on Near-Infrared Spectroscopy
摘要为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了 370份样品,通过采集其近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS),结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型.结果表明:1)支持向量机(support vector machine,SVM)与随机森林(random forest,RF)分类器皆适于六大茶类快速识别模型的构建;2)SVM分类器更适于结合原始光谱(original spectrum,OS)建模,预处理易使基于该分类器建立的模型鉴别性能减弱;3)随机森林(RF)分类器更适用于预处理后光谱建模,所得模型较OS模型在识别正确率(recognition accuracy,RA)及受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)均得到明显提升;4)特征提取中线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)算法表现最好,所得模型的RA较OS模型明显提升,其中最佳模型OS-LDA-SVM的RA为100.00％,AUC为1.00,识别正确率高、泛化能力强、模型性能优异,可产业化应用.综上所述,近红外光谱结合预处理、特征提取算法及分类器建立模型,进行六大茶类识别的可行性强,模型的识别正确率高、性能优异,可为茶叶贸易的茶类快速识别提供科学、准确、高效的技术支撑,为国际茶类识别模型的产业化应用奠定基础.
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关键词
近红外光谱茶类识别支持向量机随机森林线性判别分析near-infrared spectroscopy(NIRS)tea category recognitionsupport vector machine(SVM)random forest(RF)linear discriminant analysis(LDA)
栏目名称
DOI
10.12441/spyswjs.20221010001
发布时间
2024-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点研发计划（2019YFD1001601）
中国白茶研究院开放课题项目（KHCZ2101A）
中国白茶研究院开放课题项目（KHCZ2104A）
福建农林大学茶产业链科技创新与服务体系建设项目（K1520005A04）
福建张天福茶叶发展基金会科技创新基金项目（FJZTF01）
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