电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种分类方法，尤其是电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法。
【背景技术】
[0002] 利用智能感官分析技术模拟人感官品评的功能和特征，结合多种算法提取智能感 官检测中有价值的、新颖的、精炼的、可理解的信息，进而获得相对应的预测模型和方法。电 子鼻是自20世纪90年代兴起的新型智能感官仪器，是一种模拟动物嗅觉器官的仪器。目 前已广泛应用于食品、饮料、环境监测以及农产品加工等领域。相比传统的检测分析方法， 电子鼻技术操作简单，灵敏度高，测定结果更加客观、可靠。
[0003] 茶叶数据研宄中存在大量的分类问题，现有的分类算法有很多种，比如经典的 有决策树、人工神经网络、贝叶斯、K最近邻算法、支持向量机等方法。序列最小优化算法 (Sequential Minimal Optimization，SM0)是由 Platt 在 1998 年提出的，是目前 SVM 处理 大数据集十分有效的方法。它是分解算法中固定工作集的特殊情形，将工作集的规模减到 最小一一两个样本。此外，该算法还具有不需要存储核函数矩阵，简单易行，不需要矩阵运 算等特点，使得该算法通常显现出整体的快速收敛特性。
[0004]随着农业信息技术的发展，在长期的茶叶科学技术的研宄与实践，通过观察、调 查、实验和计算等各种方式产生和积累大量的具有重要现实意义和科学价值的茶叶数据信 息。在面对这些大量的茶叶数据时，SM0算法存在训练速度慢、分类精度不够高的缺陷。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法。
[0006] 本发明是通过以下技术方案来实现的。
[0007] -种电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法，步骤包括：
[0008] (1)准备70个重复的黄芽茶样品；
[0009] (2)使用含有10个不同金属氧化物传感器的电子鼻对黄芽茶样品进行检测，得到 10个传感器特征值，按照不同时间下的检测值，构建数据集；
[0010] (3)茶叶香气品质建模利用十折交叉验证法，即将样本集切割成10个相等的互不 相交的子样本，轮流将其中9份样本作为训练样本集构建模型，剩下的1个子样本验证所建 的模型，以上步骤重复10次后的均值作为对算法精度的估计，采用改进的SM0算法对黄芽 茶香气品质进行分类：
[0011] (a)根据测试样本分类误差率的期望上界
【主权项】
1. 一种电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法，其特征在于，步骤包括： (1) 准备70个重复的黄芽茶样品； (2) 使用含有10个不同金属氧化物传感器的电子鼻对黄芽茶样品进行检测，得到10个 传感器特征值，按照不同时间下的检测值，构建数据集； (3) 茶叶香气品质建模利用十折交叉验证法，即将样本集切割成10个相等的互不相交 的子样本，轮流将其中9份样本作为训练样本集构建模型，剩下的1个子样本验证所建的模 型，W上步骤重复10次后的均值作为对算法精度的估计，采用改进的SMO算法对黄芽茶香 气品质进行分类： (a)根据测试样本分类误差率的期望上界
其中；N是训练样本总数，Ew[ ?]表示在大小为N的训练集上的期望，由核函数的性质可 知，将核函数与一个正实数相乘，形成的仍为核函数，选取SMO算法的核函数与系数（1+m) (m〉0)相乘，W高斯核函数为例， K(X，Z)二（1+m)本exp(-yIIX-ZI12) 核函数与一个系数（l+m) (m〉0)相乘之后，目标函数
Ld中二次项系数的绝对值增大，导致ai的最优值降低，支持向量数减少W及分类误差 率降低，从而算法的分类精度提高； 化）对基于核函数改进的SMO算法的相关参数进行优化，选定一组参数m和惩罚因子C的取值范围和捜索步长，设C的初始范围为[1，8]，步长为1 ;m的初始范围为[0, 20]，步长 为1。 用基于核函数改进的SMO算法计算整体的分类正确率和捜索时间，得到使分类正确率 最高的最优参数C=l，m= 20， 根据获得的最优参数，在上述参数范围附近选择不同的取值范围进一步细分网格，进 行二次寻优，选定第二组参数m和惩罚因子C的取值范围和捜索步长，设C的取值范围为 [1，8]，步长为1 ;m的取值范围为巧0,40]，步长为1，用同样的方法选取第S组参数组合，C 的取值范围为[1，引，步长为1 ;m的取值范围为[40,60]，步长为1，并计算出捜索时间和分 类正确率，比较不同的取值范围对分类正确率的影响。
2. 根据权利要求1所述的电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法，其特征在于，（1)每个重 复样品质量为5g，双层薄膜密封在500ml的烧杯中，静置45min，室温25± °C。
3. 根据权利要求1所述的电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法，其特征在于，（1)茶、 水比1 ;50,取5g茶叶用250ml水冲泡，泡茶用水为沸滚适度100°C的纯净水，冲泡时间为 5min，然后将茶水滤出，将茶水和茶底分别在500ml的烧杯中密封、静置45min，水温也冷却 至室温，室温保持25 +°C。
【专利摘要】本发明公开了电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法，采用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，结合改进的SMO算法进行香气品质分类，进而获得相对应的预测模型和方法。本发明的有益效果在于，将改进的SMO分类算法应用于实际的黄芽茶叶数据中，对茶叶香气品质进行分类，有效地提高了数据的分类精度和效率。这对我国茶叶科学技术的研究和开发的进一步完善具有重大的意义。
【IPC分类】G01N27-00
【公开号】CN104849320
【申请号】CN201510304907
【发明人】杨宝华, 刘晓莹, 戴前颖, 王淑娟
【申请人】安徽农业大学
【公开日】2015年8月19日
【申请日】2015年6月4日