河南农业大学学报
河南農業大學學報
하남농업대학학보
ACTA AGRICULTURAE UNIVERSITATIS HENANENSIS
2012年
3期
302-306
,共5页
张红梅%田辉%何玉静%常粉玲%余泳昌
張紅梅%田輝%何玉靜%常粉玲%餘泳昌
장홍매%전휘%하옥정%상분령%여영창
电子鼻%信阳毛尖茶%茶多酚%多元线性回归%二次多项式回归%BP神经网络
電子鼻%信暘毛尖茶%茶多酚%多元線性迴歸%二次多項式迴歸%BP神經網絡
전자비%신양모첨다%다다분%다원선성회귀%이차다항식회귀%BP신경망락
为探索茶叶茶多酚含量的快速检测方法,利用电子鼻技术对3个品质等级信阳毛尖茶的挥发性气味进行了研究.采用多元线性回归、二次多项式逐步回归分析和BP神经网络分别建立传感器信号和信阳毛尖茶的茶多酚含量之间的预测模型,并用测试集样本对模型进行验证.试验结果表明,3种模型茶多酚含量预测值与实测值之间的相关系数分别为0.86,0.90和0.92;预测标准误差分别为0.61,0.5和0.14;平均误差分别为2.5％,1.5％和1.0％.3种建模方法对茶多酚含量的预测结果都很好,最优模型为BP神经网络.研究结果表明电子鼻技术结合有效地模式识别方法可以用于茶叶理化成分的快速检测.
為探索茶葉茶多酚含量的快速檢測方法,利用電子鼻技術對3箇品質等級信暘毛尖茶的揮髮性氣味進行瞭研究.採用多元線性迴歸、二次多項式逐步迴歸分析和BP神經網絡分彆建立傳感器信號和信暘毛尖茶的茶多酚含量之間的預測模型,併用測試集樣本對模型進行驗證.試驗結果錶明,3種模型茶多酚含量預測值與實測值之間的相關繫數分彆為0.86,0.90和0.92;預測標準誤差分彆為0.61,0.5和0.14;平均誤差分彆為2.5％,1.5％和1.0％.3種建模方法對茶多酚含量的預測結果都很好,最優模型為BP神經網絡.研究結果錶明電子鼻技術結閤有效地模式識彆方法可以用于茶葉理化成分的快速檢測.
위탐색다협다다분함량적쾌속검측방법,이용전자비기술대3개품질등급신양모첨다적휘발성기미진행료연구.채용다원선성회귀、이차다항식축보회귀분석화BP신경망락분별건립전감기신호화신양모첨다적다다분함량지간적예측모형,병용측시집양본대모형진행험증.시험결과표명,3충모형다다분함량예측치여실측치지간적상관계수분별위0.86,0.90화0.92;예측표준오차분별위0.61,0.5화0.14;평균오차분별위2.5％,1.5％화1.0％.3충건모방법대다다분함량적예측결과도흔호,최우모형위BP신경망락.연구결과표명전자비기술결합유효지모식식별방법가이용우다협이화성분적쾌속검측.
