[发明专利]白茶产地溯源方法

说明书

本发明涉及一种白茶产地溯源方法。包括：步骤S1、采集不同产地的白茶样品；步骤S2、对不同产地的白茶样品进行近红外光谱测定，得到不同产地的白茶近红外样品数据集；步骤S3、为不同产地的近红外白茶样品数据集添加产地标识；步骤S4、采用线性判别分析方法提取不同产地的近红外白茶样品数据集中样品的特征数据，得到特征数据样品集；步骤S5、采用多层感知器方法训练白茶产地判别多层感知器模型，进而实现对白茶产地的判别。本发明方法使用线性判别分析模型和多层感知模型，建立不同产地的白茶的近红外光谱预测模型，实现利用白茶的近红外光谱信息高效快速的预测其产地。

技术领域

本发明涉及一种白茶产地溯源方法。

背景技术

白茶作为日常饮品具有重要的经济和社会价值，随着人们生活水平的提高，白茶本身的品质也受到了越来越高的关注。为了防止一些不法商户以低劣的一般等级白茶冒充特等白茶，快速高效的鉴别一份白茶的产地的成为了急需解决的问题。

而现有依靠人的肉眼和经验鉴别白茶产地，既浪费人力，鉴别精度也难以保证，即无法高效准确判别白茶产地的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种白茶产地溯源方法，该方法利用白茶内含有的C-H，N-H，O-H等化学键的倍频或合频振动，以漫反射的方式获得在近红外区的吸收光谱，并使用线性判别分析模型和多层感知模型，建立不同产地的白茶的近红外光谱预测模型，实现利用白茶的近红外光谱信息高效快速的预测其产地。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种白茶产地溯源方法，包括如下步骤：

步骤S1、采集不同产地的白茶样品；

步骤S2、对不同产地的白茶样品进行近红外光谱测定，得到不同产地的白茶近红外样品数据集；

步骤S3、为不同产地的近红外白茶样品数据集添加产地标识；

步骤S4、采用线性判别分析方法提取不同产地的近红外白茶样品数据集中样品的特征数据，得到特征数据样品集；

步骤S5、采用多层感知器方法训练白茶产地判别多层感知器模型，进而实现对白茶产地的判别。

在本发明一实施例中，所述步骤S1具体实现过程为：搜集各不同产地的白茶样品，样品数量100个以上，搜集范围包含主要生产地中不同的生产企业，且不同生产企业的样品数量均匀分布。

在本发明一实施例中，所述步骤S2具体实现过程为：从不同产地的白茶样品抽取样品，并粉碎成粉末，且粒度过80目筛，而后对样品进行近红外光谱检测，扫描范围为4000cm^-1～10000cm^-1，数据点间隔为3.857cm^-1，工作环境温度范围为15℃～30℃，相对湿度小于80％；每个样品采集3次光谱，将3次光谱平均值作为相应样品的最终光谱图。

在本发明一实施例中，所述步骤S4具体实现如下：

步骤S41、将不同的近红外白茶样品数据集D＝{x₁,x₂,...,x_m}按照产地标识类别标签分为N_labels类样品集合D₁,D₂,...,D_labels，且

步骤S42、计算每个样品类集合的均值：

其中，i表示产地标识类别标签，i＝1,2,…labels，x表示属于第i类样品集合D_i的特征向量，n_i表示第i类样品的数目；

总样品数据集均值：