[发明专利]茶叶感官评价方法及机器可读存储介质

权利要求书

1.一种茶叶感官评价方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待评价茶叶样品的特征成分的含量；

根据所述待评价茶叶样品的特征成分的含量，以及所述待评价茶叶的每种预设感官评价维度与对应的特征成分的评价模型，得到所述待评价茶叶样品对应于每种预设感官评价维度的得分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到所述待评价茶叶样品对应于每种预设感官评价维度的得分之后，所述方法还包括：

根据得分范围与预设等级的对应关系，确定所述待评价茶叶样品的每种预设感官评价维度的对应等级，并利用预设感官标识显示所述对应等级。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待评价茶叶的每种预设感官评价维度与对应的特征成分的评价模型通过下述方式建立：

获取所述待评价茶叶在每种预设感官评价维度的评分及所述待评价茶叶的理化成分的含量；

通过相关性分析，在所述待评价茶叶的理化成分的含量中确定影响每种预设感官评价维度的特征成分；

根据每种预设感官评价维度的评分以及对应的特征成分的含量，通过数据拟合算法确定影响每种预设感官评价维度的评分的所述特征成分对应的权重值；

根据所述特征成分对应的权重值，建立所述待评价茶叶的每种预设感官评价维度与对应的特征成分的评价模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过相关性分析，在所述待评价茶叶的理化成分的含量中确定影响每种预设感官评价维度的特征成分包括：

根据相关性分析，得到每种预设感官评价维度与各个理化成分之间的相关系数；

根据指定误差概率范围、预设感官评价维度与理化成分的预设相关列表以及所述相关系数的绝对值，确定影响每种预设感官评价维度的特征成分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每种预设感官评价维度的评分以及对应的特征成分的含量，通过数据拟合算法确定影响每种预设感官评价维度的评分的所述特征成分对应的权重值包括：

利用数据拟合算法，分别将每种预设感官评价维度的评分作为因变量，与其对应的特征成分的含量作为自变量，将所述特征成分的权重值作为未知参数进行拟合，得到影响每种预设感官评价维度的评分的所述特征成分对应的权重值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据拟合算法包括偏最小二乘法和通用全局优化算法。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述建立每种预设感官评价维度与对应的特征成分的评价模型之后，所述方法还包括：

获取所述待评价茶叶的综合指数的评分；

根据每种预设感官评价维度的评分以及综合指数的评分，通过数据拟合算法确定影响所述综合指数的评分的每种预设感官评价维度对应的权重值；

根据每种预设感官评价维度的权重值，建立所述待评价茶叶的综合指数与每种预设感官评价维度的评价模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述得到所述待评价茶叶样品的每种预设感官评价维度的得分之后，所述方法还包括：

根据所述待评价茶叶样品的每种预设感官评价维度的得分，以及所述待评价茶叶的综合指数与每种预设感官评价维度的评价模型，得到所述待评价茶叶样品的综合指数的得分。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据得分范围与预设等级的对应关系，确定所述待评价茶叶样品的综合指数的对应等级，并利用预设感官标识显示所述对应等级。

10.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述权利要求1-9任一项所述的茶叶感官评价方法。