領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
以祁門(mén)紅茶5?級(jí)6?孔正子口、5?級(jí)8?孔正子口、6?級(jí)6?孔正子口和6?級(jí)8?孔正子口4?種原料拼配成工夫紅茶，應(yīng)用高光譜圖像系統(tǒng)獲取拼配后茶樣的光譜和圖像信息。采用連續(xù)投影算法篩選光譜特征值；通過(guò)對(duì)圖像做主成分分析，提取5?個(gè)特征波長(zhǎng)，采用灰度共生矩陣法提取5?個(gè)特征波長(zhǎng)下的圖像紋理特征值。分別以光譜特征值、紋理特征值以及融合特征值作為模型輸入值，結(jié)合偏最小二乘、最小二乘支持向量機(jī)（least squares-support vector machine，LS-SVM）和反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立茶葉拼配配比定量預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模型的結(jié)果做比較。結(jié)果表明，以光譜特征值與紋理特征值融合后的值為輸入?yún)?shù)，結(jié)合LS-SVM方法建立的模型，配比預(yù)測(cè)正確率達(dá)到了94.5%，預(yù)測(cè)結(jié)果較好。研究結(jié)果為出口茶葉數(shù)字化拼配的可行性提供理論依據(jù)。
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