摘要
本发明公开了一种基于近红外光谱的茶叶发酵程度智能化判别方法和系统,涉及茶叶发酵程度判别技术领域,对不同发酵程度的茶叶样本进行采集近红外光谱数据;并对应测定样本中茶黄素、茶多酚、氨基酸的含量;将光谱数据映射到特征空间,提取映射到特征空间各个特征向量上的权重系数,并将测定的化学成分含量数据作为特征变量;将特征向量与特征变量进行拼接,得到综合特征向量;建立茶叶发酵程度智能化判别模型并进行模型训练验证;将待测茶叶样本经过相应操作后输入模型,得到茶叶发酵程度判别结果。本发明通过综合利用光谱数据和化学成分数据,实现了对茶叶发酵程度的智能化判别,提高了判别的准确性和效率,为茶叶生产和质量控制提供了便利。
技术关键词
判别方法
蒙特卡洛交叉验证
判别系统
化学分析方法
近红外光谱仪
茶多酚
错误率
噪声样本
高斯径向基函数
变量
数据特征提取
判别技术
模型训练模块
正则化参数
支持向量机
数据采集模块
拼接模块
方程
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噪声抑制数据
运动姿态补偿
数据处理方法
分布式传感器网络
背景噪声
协同设计方法
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频率响应
参数
遗传算法求解