電子鼻瓜片茶的儲存時間分類方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種分類方法，尤其是電子鼻瓜片茶的儲存時間分類方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 利用智能感官分析技術(shù)模擬人感官品評的功能和特征，結(jié)合多種算法提取智能感 官檢測中有價值的、新穎的、精煉的、可理解的信息，進而獲得相對應的預測模型和方法。電 子鼻是自20世紀90年代興起的新型智能感官儀器，是一種模擬動物嗅覺器官的儀器。目 前已廣泛應用于食品、飲料、環(huán)境監(jiān)測以及農(nóng)產(chǎn)品加工等領(lǐng)域。相比傳統(tǒng)的檢測分析方法， 電子鼻技術(shù)操作簡單，靈敏度高，測定結(jié)果更加客觀、可靠。
[0003] 隨著農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的發(fā)展，在長期的茶葉科學技術(shù)的研宄與實踐，通過電子鼻技 術(shù)產(chǎn)生和積累大量的具有重要現(xiàn)實意義和科學價值的茶葉數(shù)據(jù)信息。如何把這些收集到的 數(shù)據(jù)快速有效地進行分析、加工和提煉，是茶葉科學技術(shù)研宄的一個重要課題。
[0004] 茶葉數(shù)據(jù)研宄中存在大量的分類問題，現(xiàn)有的分類算法有很多種，比如經(jīng)典的 有決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯、K最近鄰算法、支持向量機等方法。序列最小優(yōu)化算法 (SequentialMinimalOptimization，SMO)是由Platt在 1998 年提出的，是目前SVM處理 大數(shù)據(jù)集十分有效的方法。它是分解算法中固定工作集的特殊情形，將工作集的規(guī)模減到 最小一一兩個樣本。此外，該算法還具有不需要存儲核函數(shù)矩陣，簡單易行，不需要矩陣運 算等特點，使得該算法通常顯現(xiàn)出整體的快速收斂特性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種電子鼻瓜片茶的儲存時間分類方法，
[0006] 本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的。
[0007] -種電子鼻瓜片茶的儲存時間分類方法，步驟包括：
[0008] (1)瓜片茶葉樣品分裝并且儲存；
[0009] (2)使用含有10個不同的金屬氧化物傳感器的電子鼻對瓜片茶葉樣品進行檢測， 按照不同時間下10個傳感器檢測的不同數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；
[0010] (3)將樣本集切割成10個相等的互不相交的子樣本，輪流將其中9份樣本作為訓 練樣本集構(gòu)建模型，剩下的1個子樣本驗證所建的模型，以上步驟重復10次后的均值作為 對算法精度的估計，采用SM0算法對瓜片茶儲存時間進行分類：
[0011] (a)選擇兩個變量，假如是ai，a2，其他變量ai(i= 3, 4，...，N)是固定的，最優(yōu) 化問題的子問題可以寫成：
[0013] 約束條件變?yōu)椋?br>[0015] 0 ^a^C(i= 1, 2)
[0016] 其中：KfK(xi,Xj)，i,j= 1, 2,…，N，G是常數(shù)。為了敘述簡單，記
[0018] 經(jīng)過推導可得：
[0020]其中：
[0022] n=K11+K22_2K12
[0023] 經(jīng)過修剪后的a^
[0025]其中：
[0029] (b)采用啟發(fā)式方法進行變量選擇，算法具體包括兩層循環(huán)：外層循環(huán)和內(nèi)層循 環(huán)，第一個變量的選擇在外層循環(huán)，第二個變量的選擇在內(nèi)層循環(huán)，外層循環(huán)在所有樣本中 擇取違反KKT條件的樣本點，檢驗所有樣本是否滿足KKT條件，即
[0031] 內(nèi)層循環(huán)主要是尋求使成-&|的值最大的對應的變量作為第二個變量，如果通 過上述方法不能使目標函數(shù)的優(yōu)化值有一定的降低，則遍歷整個訓練樣本集，否則進入外 層循環(huán)重新尋找第一個變量。每完成一次優(yōu)化后，要重置閾值b和更新每個變量所對應的 Ei值。
[0032] 進一步的，（1)將瓜片茶茶樣品分別用錫紙袋進行小袋獨立包裝，每袋50g，袋口 密封，同時在袋中封入吸濕劑以防止茶葉受潮；然后放入冰箱中冷藏（4°C)保存。每隔15 天進行一次試驗，共進行6次試驗。每次試驗取出需要的袋數(shù)，其余不動。
[0033] 進一步的，（2)數(shù)據(jù)集包括2112個樣本，10個樣本屬性，6個類別。
[0034] 本發(fā)明的有益效果：
[0035] 本發(fā)明通過將SMO分類算法應用于實際的瓜片茶的儲存時間分類，與其它方法相 比，更有效地將這些茶數(shù)據(jù)快速準確地轉(zhuǎn)化為有價值的信息，這對我國茶葉科學技術(shù)的研 宄和開發(fā)的進一步完善具有重大的意義。
【附圖說明】
[0036] 圖1為本發(fā)明電子鼻瓜片茶的儲存時間分類方法的流程示意圖；
[0037] 圖2為本發(fā)明基于多項式核函數(shù)的SMO算法的儲存時間誤分可視化結(jié)果圖；
[0038] 圖3為本發(fā)明基于高斯核函數(shù)的SMO算法的儲存時間誤分可視化結(jié)果圖。
【具體實施方式】
[0039] 下面根據(jù)附圖和實施例對本發(fā)明作進一步詳細說明。
[0040] 1.茶葉樣品的分裝與儲存
[0041] 研宄隨儲存時間的變化，茶葉、茶水、茶底的香氣成分電子鼻響應信號的變化，將 茶葉密封、避光、冷藏。具體實施方法如下：
[0042] 將茶廠商所提供的瓜片茶茶樣品分別用錫紙袋進行小袋獨立包裝。每袋50g，袋口 密封，同時在袋中封入吸濕劑以防止茶葉受潮；然后放入冰箱中冷藏（4°C)保存。每隔15 天進行一次試驗，共進行6次試驗。每次試驗取出需要的袋數(shù)，其余不動。
[0043] 每次試驗時，各個等級的茶葉分別準備70個重復樣品，每個重復樣品質(zhì)量為5g， 雙層薄膜密封在500ml的燒杯中，靜置45min，室溫25 土。C。
[0044] 2?電子鼻檢測方法
[0045] 電子鼻采用德國Airsense公司生產(chǎn)的PEN3型電子鼻，含有10個不同的金屬氧化 物傳感器，得到10個傳感器特征值。電子鼻的原理是利用特定的金屬氧化物和生物膜，根 據(jù)揮發(fā)性物質(zhì)分子接觸引起膜電位微小的變化來判斷是否有氣味和氣味的強弱，以特定的 傳感器和模式識別系統(tǒng)進行快速提供被測樣品的全面信息，提示樣品的隱含特征，這種氣 敏傳感器具有可靠性高、靈敏度好和重復性強等特點。
[0046] 電子鼻PEN3的標準傳感器陣列見表1。
[0047] 表1PEN3的標準傳感器陣列
[0048]
[0049] 由電子鼻檢測到瓜片茶茶數(shù)據(jù)的部分數(shù)據(jù)的詳細信息情況見表2。其中，1到10 個傳感器記錄在不同時