方案摘要
方案下载应用领域 | 食品/农产品 |
检测样本 | 茶叶 |
检测项目 | 营养成分>茶多酚 |
参考标准 | GBNO |
为探索茶叶茶多酚含量的快速检测方法,利用电子鼻技术对3个品质等级信阳毛尖茶的挥发性气味进行了研究.采用多元线性回归、二次多项式逐步回归分析和BP神经网络分别建立传感器信号和信阳毛尖茶的茶多酚含量之问的预测模型,并用测试集样本对模型进行验证.试验结果表明,3种模型茶多酚含量预测值与实测值之间的相关系数分别为0.86,0.90和0.92;预测标准误差分别为0.61,0.5和0.14;平均误差分别为2.5%,1.5%和1.o%.3种建模方法对茶多酚含量的预测结果都很好, 优模型为BP神经网络.研究结果表明电子鼻技术结合有效地模式识别方法可以用于茶叶理化成分的快速检测. 关键词:电子鼻;信阳毛尖茶;茶多酚;多元线性回归;二次多项式回归;BP神经网络
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