[发明专利]基于审评评语的茶叶感官品质的比较方法及系统

权利要求书

1.一种基于审评评语的茶叶感官品质的比较方法，其特征在于，包括：

预设评语词及其相应的赋值，其中所述评语词包括基元术语、程度副词，所述基元术语的相应赋值包括权重系数，所述程度副词的相应赋值包括标度值；

由本批次各项样品的评语所包含的基元术语的权重系数、程度副词的标度值，分别设定本批次的术语权重向量和标度向量；

获取术语权重向量和标度向量的哈达玛积作为评语向量；

根据本批次各项样品的评语向量，按预设方法提取评语向量间各维度的最大值和最小值作为最大值评语向量和最小值评语向量；再根据所述评语向量和所述最大值评语向量、所述最小值评语向量，按预设的相似度公式计算最大相似度和最小相似度；

基于所述最大相似度和所述最小相似度，计算各项样品的样品得分；

由所述样品得分的大小，判断各项样品的感官品质的优劣。

2.根据权利要求1所述的一种基于审评评语的茶叶感官品质的比较方法，其特征在于，所述基元术语的相应赋值包括权重系数之外，还包括：褒贬义系数；

所述由本批次各项样品的评语所包含的基元术语的权重系数、程度副词的标度值，分别设定本批次的术语权重向量和标度向量的步骤，还包括，

由本批次各项样品的评语所包含的基元术语的褒贬义系数，设定本批次的褒贬系数向量；

所述获取术语权重向量和标度向量的哈达玛积作为评语向量的步骤，具体包括，获取术语权重向量、标度向量、褒贬系数向量的哈达玛积作为评语向量。

3.根据权利要求1所述的一种基于审评评语的茶叶感官品质的比较方法，其特征在于，所述预设评语词及其相应的赋值的步骤，具体包括：

按预设的感官审评类目，定义评语词及其相应的赋值；所述感官审评类目包括滋味、香气、干茶外形、汤色、叶底当中的至少一项。

4.根据权利要求1所述的一种基于审评评语的茶叶感官品质的比较方法，其特征在于，所述按预设的相似度公式计算最大相似度和最小相似度的步骤，包括：

按余弦相似度和/或杰卡德系数公式计算最大相似度和最小相似度。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于审评评语的茶叶感官品质的比较方法，其特征在于，所述判断各项样品的感官品质的优劣的步骤之后，还包括：

基于所述最大相似度和所述最小相似度，计算各项样品的特征向量；

按预设的聚类方法及参数，对所述各项样品的特征向量实施聚类分组；

根据各分组内的样品得分的平均值的大小，给各项样品的感官品质分级。

6.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于审评评语的茶叶感官品质的比较方法，其特征在于，所述判断各项样品的感官品质的优劣的步骤之后，还包括：

由所述样品得分的大小，给各项样品的感官品质的优劣排序。

7.一种基于审评评语的茶叶感官品质的比较系统，其特征在于，包括：

词库单元，用于预设评语词及其相应的赋值，其中所述评语词包括基元术语、程度副词，所述基元术语的相应赋值包括权重系数，所述程度副词的相应赋值包括标度值；

向量转化单元，用于由本批次各项样品的评语所包含的基元术语的权重系数、程度副词的标度值，分别设定本批次的术语权重向量和标度向量；

评语向量单元，用于获取术语权重向量和标度向量的哈达玛积作为评语向量；

相似度计算单元，用于根据本批次各项样品的评语向量，按预设方法提取评语向量间各维度的最大值和最小值作为最大值评语向量和最小值评语向量；再根据所述评语向量和所述最大值评语向量、所述最小值评语向量，按预设的相似度公式计算最大相似度和最小相似度；

得分计算单元，用于基于所述最大相似度和所述最小相似度，计算各项样品的样品得分；

结果判断单元，用于由所述样品得分的大小，判断各项样品的感官品质的优劣。