一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于金屬氧化物型電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法，包括樣品制備、采集檢測信息、構建Logistic回歸判別連接函數和各等級樣品判別結果概率。本發(fā)明有效地解決了“人工審評”過程由于“感官疲勞”而不能長時間進行審評的問題；較好地消除了不同審評人員間的判別結果誤差，提高了白毫銀針香氣等級審評結果的穩(wěn)定性和一致性；審評全過程方便快捷，消耗時間短，制樣完成后每個樣品完成判別時間<5min；模型分析結果表明具有良好的穩(wěn)定性，與人工審評結果的一致性高于90％。本發(fā)明具有很好的實用價值，對白毫銀針生產過程中自動化控制手段的應用，以及最終茶葉產品品質的評價表述及銷售流通具有重大意義。
【專利說明】
_種基于電子鼻檢測信息的白暈銀針香氣)等級判別方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及一種茶葉等級判別方法，具體涉及一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀 針香氣等級判別方法，屬食品技術領域。
【背景技術】
[0002] 白毫銀針，屬白茶類，中國十大名茶之一，產地為福建省福鼎市和政和縣。白毫銀 針的原料采自特定的茶樹品種，采用獨特的加工工藝，形成白茶外表滿披白毫，湯色淺黃明 亮，滋味鮮醇、清甜有毫香的獨特品質特征。
[0003] 白毫銀針香氣以毫香濃郁、清鮮純正為上，傳統(tǒng)上香氣等級評價需要依靠審評員 的"感官"完成，不但審評周期較長，而且容易受到各種主觀和外界因素的干擾，數據的"一 致性"和"量化性"都不足，難以客觀且穩(wěn)定地表征其實際品質，因此有必要尋找一種標準化 且易操作的手段實現(xiàn)白毫銀針毫香等級的穩(wěn)定判別。
[0004] 電子鼻是一種典型的人工嗅覺系統(tǒng)(Artificial Olfactory System，A0S)，它由 一定選擇性的電化學傳感器整列和適當的識別裝置構成，能識別簡單和復雜的氣味。它與 普通化學儀器不同，所得到的不是被測樣品成分定性和定量結果，而是給予樣品中揮發(fā)性 成分的整體信息，即"指紋數據"，它可以在很長的時間內連續(xù)地、實時地監(jiān)測特定位置的氣 味狀況，通過與利用標樣建立的數據庫中的信號的比較，進行識別與判斷。
[0005] 根據氣敏傳感器材料類型的不同，大體可將電子鼻分為三大類，分別是金屬氧化 物型(Metal Oxide Sensors，M0S)、導電高分子型（Conducting Polymer)、質量型：如應用 石英晶體微天平傳感器(Quartz Crystal Microbalance，QCM)和聲表面波傳感器(Surface Acoustic Wave,SAW)〇
[0006] 利用金屬氧化物型電子鼻進行白毫銀針香氣等級的判別，其數學實質即是對電子 鼻所獲得的"指紋數據"進行分類預測，統(tǒng)計學對該類問題的分析方法有很多，常見的解決 方案主要有："Logistic回歸分析法"和"判別分析法"。當輸出變量是二分類變量時，采用 "二項Logistic回歸分析"，當輸出變量是多分類變量時，通常采用"多項Logistic回歸分 析"。當"多項Logistic回歸分析"用于解決1個或多個協(xié)變量與一個有序分類因變量關系 時，該方法也被稱為"等級回歸分析"。

【發(fā)明內容】

[0007] 本發(fā)明的目的是提供一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法。
[0008] 本發(fā)明的目的通過以下技術方案實現(xiàn)。
[0009] 本發(fā)明的一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法，其特征在于判 別方法如下：
[0010] ⑴樣品制備:稱取5.Og待檢茶葉樣品于檢測瓶中，置于45°C烘箱下平衡15min，采 用金屬氧化物型電子鼻進行檢測，所述金屬氧化物型電子鼻由10個傳感器構成，各傳感器 對不同類型的氣體產生阻抗作用，具體對應的氣體分別為:S1，氨氣、胺類;S2,硫化氫、硫化 物;S3,氫氣;S4,酒精、有機溶劑;S5,食物烹調過程中揮發(fā)氣體;S6,甲烷、沼氣、碳氫化物； S7，可燃性氣體;S8，揮發(fā)性有機物;S9，氮氧化合物、汽油、煤油;SI O，烷烴、可燃性氣體；
[0011] (2)采集檢測信息：啟動電子鼻獲得白毫銀針香氣的檢測信息，將該檢測信息導出 后，選取其中的"S1"傳感器響應值為變量X1，選取其中的"S5"傳感器響應值為變量X2，選取 其中的"S6"傳感器響應值為變量X3，選取其中的"S7"傳感器響應值為變量X4;采集檢測信息 以所獲得樣品香氣組分最高值電信號構建檢測信息；
[00?2 ] (3)構建Log i S t i C回歸判別連接函數，表達式分別為：
[0013] Linkl級=0 · 157+(-0 · 042Xi+0 · 517X2-0 · 185X3-0 · 174X4);
[0014] Link2級=0 · 318+(-0 · 042Xi+0 · 517X2-0 · 185X3-0 · 174X4);
[0015] 所述"Linkl級"代表樣品滋味等級為1級的連接函數；"Link2級"代表樣品滋味等 級為2級的連接函數；
[0016] (4)各等級樣品判別結果概率公式為：
[0017] Pi級=1/〔 l+Exp(_Linkl級）〕；
[0018] P激=1/〔1+Exp(-Link2級）〕_Pi 級；
[0019] P激=I-P^-P激；
[0020] 所述P1級、P2級、P3級的數值，為"電子鼻檢測信息"判定的各滋味等級歸屬的概率，其 最大值所對應的P的等級，為樣品的毫香等級。
[0021] 本發(fā)明的優(yōu)點及有益效果：
[0022] 1、本發(fā)明的基于金屬氧化物型電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法，有 效解決了"人工審評"過程由于"感官疲勞"而不能長時間進行的問題；
[0023] 2、判別標準的相對固定性，較好地消除了不同審評人員間的判別結果誤差，提高 了白毫銀針毫香等級審評結果的穩(wěn)定性和一致性；
[0024] 3、審評全過程方便快捷，消耗時間短，制備好的樣品完成判別的全過程小于5min;
[0025] 4、由于判別模型采用多位資深審評員在良好狀態(tài)下進行的大樣本量茶樣審評數 據為基礎完成構建，同時，模型分析結果表明模型具有良好的穩(wěn)定性，與人工審評結果的一 致性也高于90%，因此該判別結果具有很好的實用價值，能夠很好地輔助實現(xiàn)白毫銀針香 氣等級分級標準的一致性、客觀性和通用性，對茶葉生產過程中自動化控制手段的應用，以 及最終茶葉產品品質的評價表述及銷售流通掃清障礙。
【具體實施方式】
[0026] 為了充分公開本發(fā)明的基于電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法，以下 結合實施例加以說明。
[0027] 實施例1，一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀針毫香等級判別方法，包括以下步 驟：
[0028] (1)樣品制備:稱取5.(^待檢茶葉樣品于檢測瓶中，置于45°(：烘箱下平衡151^11，采 用ISENSO? Smartnose金屬氧化物型電子鼻進行檢測。
[0029] (2)采集檢測信息：啟動電子鼻獲得白毫銀針香氣的檢測信息，將該檢測信息導出 后，其中的"S1"傳感器響應值變量X1 = 3.44，"S5"傳感器響應值變量X2 = 2.32，"S6"傳感器 響應值變量X3 = 2.01，"S7"傳感器響應值變量X4 = 2.26。
[0030 ] (3)構建Log i s t i c回歸判別連接函數，表達式分別為：
[0031 ] Linkl級=0 · 157+(-0 · 042Xi+0 · 517X2-0 · 185X3-0 · 174X4);
[0032] Link2級=0 · 318+(-0 · 042Xi+0 · 517X2-0 · 185X3-0 · 174X4);
[0033] 所述"Linkl級"代表樣品香氣等級為1級的連接函數；"Link2級"代表樣品香氣等 級為2級的連接函數，帶入數據后結果如下：
[0034] Linkl級= 0.157+(-0.042 X 3.44+0.517 X 2.32-0.185 X 2.01-0.174X2.26) = 0.447；
[0035] Link2級= 0.318+(-0.042 X 3.44+0.517 X 2.32-0.185 X 2.01-0.174X2.26) = 0.608；
[0036] (4)各等級樣品判別結果概率公式為：
[0037] Pi級=1/〔 l+Exp(_Linkl級）〕=1/〔 l+Exp(-〇 .447)〕= 0.610;
[0038] P激=1/〔 1+Exp(-Link2級）〕_Ρι級=0 · 038;
[0039] P激=I-PiarP激=1-0 · 610-0 · 038 = 0 · 352;
[0040]所述P1級，P2級，P3級的數值，為"電子鼻檢測信息"判定的各香氣等級歸屬的概率，其 最大值所對應的P的等級，為樣品的香氣等級。
[0041]計算結果為，？1級=0.610，？2級=0.038，卩3級=0.352，因為0.610>0.352>0.038，所以 Pi級〉P激〉P2級，因此，該茶樣香氣等級被判定為1級的概率最大，達61.0%，故確定該白毫銀針 的香氣等級為1級。
【主權項】
1. 一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法，其特征在于判別方法如 下： (1) 樣品制備:稱取5.Og待檢茶葉樣品于檢測瓶中，置于45°C烘箱下平衡15min，采用金 屬氧化物型電子鼻進行檢測； (2) 采集檢測信息：啟動電子鼻獲得白毫銀針香氣的檢測信息，將該檢測信息導出后， 選取其中的"S1"傳感器響應值為變量X1，選取其中的"S5"傳感器響應值為變量X 2，選取其中 的"S6"傳感器響應值為變量X3，選取其中的"S7"傳感器響應值為變量X 4; (3) 構建L 〇 g i s t i c回歸判別連接函數，表達式分別為： Linkl級=0 · 157+(-0 ·042Xi+0 · 517X2-0 · 185X3-0 · 174X4); Link2級=0 · 318+(-0 ·042Xi+0 · 517X2-0 · 185X3-0 · 174X4); 所述"Link 1級"代表樣品滋味等級為1級的連接函數；"Link2級"代表樣品滋味等級為2 級的連接函數； (4) 各等級樣品判別結果概率公式為： Pi 級=1/〔l+Exp(_Linkl級）〕； P2 級=1/〔1+Exp(-Link2級）〕-P璨； P3級=1_P燦-P激； 所述Pi級、P2級、P3級的數值，為"電子鼻檢測信息"判定的各滋味等級歸屬的概率，其最大 值所對應的P的等級，為樣品的香氣等級。2. 根據權利要求1所述的一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法，其 特征在于所述采集檢測信息，以所獲得樣品香氣組分最高值電信號構建檢測信息。3. 根據權利要求1所述的一種基于電子鼻檢測信息的白毫銀針香氣等級判別方法，其 特征在于所述電子鼻由10個傳感器構成，各傳感器對不同類型的氣體產生阻抗作用，具體 對應的氣體分別為:S1，氨氣、胺類;S2，硫化氫、硫化物;S3，氫氣;S4，酒精、有機溶劑;S5，食 物烹調過程中揮發(fā)氣體;S6,甲烷、沼氣、碳氫化物;S7,可燃性氣體;S8,揮發(fā)性有機物;S9， 氮氧化合物、汽油、煤油;S10,烷烴、可燃性氣體。
【文檔編號】G01N27/00GK105891260SQ201610186784
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年3月29日
【發(fā)明人】葉乃興, 趙峰, 張丹丹, 葉小輝, 鄭德勇, 何麗梅, 楊江帆
【申請人】福建農林大學