食品科学 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (4): 318-323.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20171120-247
宁井铭1,李姝寰1,王玉洁1,张正竹1,宋?彦1,徐?乾2,陆国富2
NING Jingming1, LI Shuhuan1, WANG Yujie1, ZHANG Zhengzhu1, SONG Yan1, XU Qian2, LU Guofu2
摘要: 以祁门红茶5?级6?孔正子口、5?级8?孔正子口、6?级6?孔正子口和6?级8?孔正子口4?种原料拼配成工夫红茶,应用高光谱图像系统获取拼配后茶样的光谱和图像信息。采用连续投影算法筛选光谱特征值;通过对图像做主成分分析,提取5?个特征波长,采用灰度共生矩阵法提取5?个特征波长下的图像纹理特征值。分别以光谱特征值、纹理特征值以及融合特征值作为模型输入值,结合偏最小二乘、最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)和反向传播人工神经网络方法建立茶叶拼配配比定量预测模型,并对模型的结果做比较。结果表明,以光谱特征值与纹理特征值融合后的值为输入参数,结合LS-SVM方法建立的模型,配比预测正确率达到了94.5%,预测结果较好。研究结果为出口茶叶数字化拼配的可行性提供理论依据。
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