[发明专利]基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法、装置

说明书

本申请涉及一种基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取单丛茶茶叶的校正样本集；其中，校正样本集中包括多个不同香气类型的单丛茶茶叶的校正样本；利用具有传感器阵列的电子鼻采集校正样本的挥发物气体与传感器阵列发生作用的时序传感信号；从时序传感信号中提取特征变量值，对特征变量值进行标准化预处理后构建特征变量矩阵；根据特征变量矩阵并结合校正样本的香气类型标签构建单丛茶香气类型分类模型。采用本方法能够快速、高效地对单丛茶茶叶样本进行香气类型分类。

技术领域

本申请涉及品质检测技术领域，特别是涉及一种基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

单丛茶是世界三大高香茶之一，主要生产于中国广东省潮州市。2018年数据显示，潮州市单丛茶种植面积达到19.3万亩，茶叶总产量2.4万吨，产值超过35亿元。例如，潮州花香型“凤凰单丛茶”和蜜香型“岭头单丛茶”是该地区两个主打产品，于2013年均获得地理标志保护产品。为提升单丛茶产业效益，在实现单丛茶现代化、规模化生产过程中，保障香气类型品质是的单丛茶品质控制的重要一环。

传统的针对单丛茶香气类型的分类，主要通过人工审评的方式来实现，该方法需要对样本进行破坏检测。而且，人工审评的结果受评审员的主观意识和生理状态影响，不利于得出精度高和重复性好的检测结果。针对茶叶香气类型检测方法中，尚未有可快速分类单丛茶香气类型的技术和方法。可见开发单丛茶香气类型快速分类方法，实现单丛茶香气类型快速分类，对提升单丛茶产业发展水平具有重要的生产实践意义。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高单丛茶香气类型分类效率的基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法，该方法包括：

获取单丛茶茶叶的校正样本集；其中，所述校正样本集中包括多个不同香气类型的单丛茶茶叶的校正样本；

利用具有传感器阵列的电子鼻采集所述校正样本的挥发物气体与所述传感器阵列发生作用的时序传感信号；

从所述时序传感信号中提取特征变量值，对所述特征变量值进行标准化预处理后构建特征变量矩阵；

根据所述特征变量矩阵并结合校正样本的香气类型标签构建单丛茶香气类型分类模型。

在一个实施例中，时序传感信号包括芳香苯类成分、氨氧化物成分、氨类成分、氢气成分、烷烃成分、甲烷成分、硫化氢成分、乙醇成分、硫化氢类成分，和/或芳香烷烃类成分的时序传感信号。

在一个实施例中，从所述时序传感信号中提取特征变量值，包括：

提取预设采样时间内所述时序传感信号的数据曲线的最大值、平均值、85s稳定值、一阶导数最大值、一阶导数最小值，和/或一阶导数平均值作为特征变量值。

在一个实施例中，该方法还包括：

运用交叉验证方法对所述单丛茶香气类型分类模型的分类结果进行分析，确定最优的单丛茶香气类型分类模型。

在一个实施例中，运用交叉验证方法对所述单丛茶香气类型分类模型的分类结果进行分析，确定最优的单丛茶香气类型分类模型，包括：

获取所述单丛茶香气类型分类模型的交叉验证模型的均方根误差与潜变量个数的第一关系曲线；

获取所述单丛茶香气类型分类模型的交叉验证模型的分类平均错误率与潜变量个数的第二关系曲线；

根据所述第一关系曲线和所述第二关系曲线确定目标潜变量个数，根据所述目标潜变量个数确定最优的单丛茶香气类型分类模型。

在一个实施例中，该方法还包括：