[發明專利]茶葉湯色品質的量化評價方法有效
| 申請號: | 201210009990.6 | 申請日: | 2012-01-13 |
| 公開(公告)號: | CN102539326A | 公開(公告)日: | 2012-07-04 |
| 發明(設計)人: | 趙杰文;吳瑞梅;陳全勝;黃星奕;岳鵬翔 | 申請(專利權)人: | 江蘇大學 |
| 主分類號: | G01N21/00 | 分類號: | G01N21/00;G06N3/08 |
| 代理公司: | 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 | 代理人: | 樓高潮 |
| 地址: | 212013 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 茶葉 品質 量化 評價 方法 | ||
技術領域
本發明涉及茶葉審評技術領域,具體是茶葉湯色品質的評價方法。
背景技術
茶葉品質包括茶葉外形、湯色、香氣、滋味和葉底5個評價指標。目前,國內外對茶葉品質好壞、等級劃分、價值高低評價主要由感官審評方法評定茶葉的各個指標后決定。茶葉品質的感官審評是按照國家標準“茶葉感官審評方法”進行,但各種茶葉都具有自己獨特的特征,除國家標準外,還制定了各自的行業標準或地方標準。因此,各種茶葉的品質評定除按照國家標準進行外,還必須結合各自的行業標準或地方標準進行評定。感官審評方法相對簡便,并能對茶葉的風味特征進行鑒別和描述,但感官審評結果是由評茶師的感官經驗決定,且受光線強度、健康狀況、精神狀態等外界因素影響大,具有明顯的隨意性和不確定性,主觀性強和一致性差。?
茶葉色澤是茶葉質量優次的最直觀表達,是茶葉色、香、味、形諸要素的綜合反映,茶葉色澤的變化實質反映了茶葉內化學成分含量的變化。在茶葉感官審評過程中,茶葉湯色指標是審評的難點之一,這是因為湯色在較高溫度下容易發生變化,放置時間稍長,使茶湯在審評時失真。近年來,采用色差分析法對茶葉湯色感官品質的進行量化,色差分析法原理是應用亨特—Lab表色儀器測定茶湯顏色的三個分量L、a、b值(L表示色差亮度、a表示紅綠度、b表示黃藍度),同時由L、a、b產生顏色的系列計算值衍生指標(色調彩度Cab、色相b/a、色彩飽和度Sab),由三個分量值和其衍生指標來量化分析茶湯的感官評分值。嚴?。ㄖ袊r學通報,1997年第6期,P24-26)公開了測色技術在功夫紅茶品質評價中的應用,采用逐步回歸法篩選出與湯色品質最相關的色度測色值和色度計算值,建立的多元回歸方程用于品質預測誤差較大。賴國亮(福建茶葉,1999年第2期,P19-21)公開了測色技術在炒青綠茶品質評價中的應用,利用逐步回歸法從色度測色值及色度計算值中篩選出b、b/a、Sab值,建立了茶葉湯色評分的線性回歸模型。李立祥(食品與發酵工業,2005年第31卷第10期,P123-126)公開了利用測色技術分析了不同產地綠茶的茶湯,采用二次多項式逐步回歸,建立了L值和衍生指標色相a/b與茶湯感官評分之間的量化模型。Liang?Yuerong(Food?Chemistry,2003年第80期,p283-290)?公開了紅茶化學成分和茶湯的色度測色值及色度計算值與品質之間的關系,得出各測色值及色度計算值之間存在非常顯著的相關性。因此,用逐步回歸方法篩選出其中的某些測色值及色度計算值,必定會丟失湯色特征的一部分信息,降低所建模型的精度。上述公開技術中所建立的湯色測色值及色度計算值與湯色感官評分間的量化模型都是簡單的線性回歸,然而茶葉品質是各種復雜內部成分相互作用的結果,在茶葉內生化參數與感官評分間是復雜的非線性關系,因此,上述公開技術中對茶葉湯色品質的評價方法的準確性、穩定性和一致性都差。
發明內容
本發明的目的是為了克服茶葉感官品質審評存在的缺陷及目前常用儀器來量化分析茶湯的湯色品質所建數學模型存在的不足而提供一種基于BP神經網絡的非線性方法的茶葉湯色感官品質的量化評價方法,提高茶葉品質評價的準確性、穩定性和一致性,實現茶葉品質儀器化的智能檢測。
?為達到上述目的,本發明采用的技術方案是包括如上步驟:
(1)由3位以上的評茶員給選取的多批茶樣的湯色品質進行評分,得到選取茶樣湯色感官最終評分值;
(2)分別制備多批選取茶樣的茶湯溶液,用色差計分別測量多批選取茶樣的湯色測色值為:色差亮度L、紅綠度a、黃藍度b,計算衍生指標值為:色調采度????????????????????????????????????????????????、色彩飽和度、色相b/a、色相角、色差?;
(3)對湯色測色值和衍生指標值這些茶湯湯色參數變量進行主成分分析,得到選取茶樣的前K個主成分載荷數據;
(4)將所述選取茶樣的前K個主成分載荷數據作為BP神經網絡的輸入,將所述選取茶樣湯色感官最終評分值作為BP神經網絡模型的輸出,BP神經網絡采用輸入層、隱含層和輸出層的3層網絡拓撲結構,輸入層神經元個數為K,輸出層神經元個數為1,反復訓練BP神經網絡,通過測試后得到BP神經網絡模型;
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