基于电子舌检测的差别度计算方法及茶叶品质鉴别方法技术

本发明专利技术属于应用方法学及电子舌检测技术领域，公开了一种基于电子舌检测的差别度计算方法及茶叶品质鉴别方法。差别度计算包括电子舌检测步骤、PCA分析步骤、差别度计算步骤，差别度的计算采用新改进的计算方式，将PCA得分矩阵的每组坐标以到中心点距离的形式考虑到计算过程中，以减小实验过程中偶然误差的影响，同时也可以形成样品的接受波动范围。茶叶品质的鉴别，立足于茶叶样品的电子舌差别度检测，用同种茶叶作为标准，以组内差别度来设置可信区间，从而建立标准样品实验测量值误差范围，判断检测样品品质是否达到标准样品所在置信区间内，以检测样品的品质。该方法有利于茶叶品质的控制，为市场、企业、检测机构提供更为高效、稳定的检测方法。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术属于应用方法学及电子舌检测
，公开了一种。差别度计算包括电子舌检测步骤、PCA分析步骤、差别度计算步骤，差别度的计算采用新改进的计算方式，将PCA得分矩阵的每组坐标以到中心点距离的形式考虑到计算过程中，以减小实验过程中偶然误差的影响，同时也可以形成样品的接受波动范围。茶叶品质的鉴别，立足于茶叶样品的电子舌差别度检测，用同种茶叶作为标准，以组内差别度来设置可信区间，从而建立标准样品实验测量值误差范围，判断检测样品品质是否达到标准样品所在置信区间内，以检测样品的品质。该方法有利于茶叶品质的控制，为市场、企业、检测机构提供更为高效、稳定的检测方法。【专利说明】
本专利技术属于应用方法学及电子舌检测
，特别涉及茶叶品质检测、茶叶等 级分类、茶饮区分等一系列基于电子舌检测技术的应用。
技术介绍
茶原为中国南方的嘉木，茶叶作为一种著名的保健饮品，它是古代中国南方人民 对中国饮食文化的贡献，也是中国人民对世界饮食文化的贡献。茶树叶子制成茶叶，泡水后 使用，有强心、利尿的功效。茶树种植3年就可以采叶子。一般清明前后采摘长出4-5个叶 的嫩芽，用这种嫩芽制作的茶叶质量非常好，属于茶中的珍品。茶与可可、咖啡并称当今世 界三大无酒精饮料，为世界三大饮料之首。 -般认为，茶叶质量是茶叶产品的一组固有特性满足要求的过程，即茶叶的可食 用性、保健性、营养性、安全性、可信性、经济性和美观性等固有特性。 1.茶叶质量的评估 我国茶叶类型多，品种复杂，很难量化质量标准，除了国家强制性标准外，对茶叶 质量评估没有统一的标准。我国逐渐建立了茶叶质量检验标准，有了一定的评价体系，包括 茶叶总体评价分析指数和茶叶量化评估指标。 茶叶总体评价分析有四种：①质量水平指数，②顾客满意度指数，③质量损失指 数，④市场净化度指数。 2.茶叶评价分析指标：①抽查综合合格率，②感官品质合格率，③理化指标合格 率，④卫生指标合格率，⑤包装合格指标。 茶叶质量问题主要是农药残留物、有害重金属残留、有害微生物、非茶异物和粉尘 污染等问题。这些也都与目前我国部分茶叶从业者质量安全意识不强、不注意加工过程中 的卫生问题等有关。另有极少数不法商人，在茶叶中添加人工色素等。不但危害了茶叶的 质量安全，还给整个茶叶行业带来负面影响。 以一个已知其品质的标准样品为参照，通过计算标准样品与目标样品之间基于电 子舌检测的差别度，以判断目标样品与标准样品之间的品质差异，进而达到目标样品品质 鉴别的目的。是一种相对更为客观的品质鉴别方法。 不同液体样品的电化学特性不同，通过检测液体的电化学特征，可以有效区分两 种不同的液体。目前用于感观评测的液体电化学特性的检测的主要工具是电子舌。电子舌 技术是一种通过模拟人体味觉感受机制的人工识别技术，它通常由以敏感交叉传感器为阵 列的信号采集系统，信号的激发与采集系统以及多元统计分析算法这三部分结构组成。 电子舌做为一种液体电化学特性的检测工具，其原理是：对待检溶液施加多频大 幅脉冲信号，使溶液与传感器间形成双电层进行充放电；同时采集充放电过程中溶液内的 电流瞬时值；将采集到的电流值组合成反映电流变化的信号，之后分析被检样品的信号与 标准参照样品的信号之间差异程度，以区分程度（或者叫差别度，用DI表示）来表示差异 程度的大小，进而判断被检样品与标准样品的品质是否相同。 根据电子舌的原理，可以将其大体结构分为三大部分。传感器阵列，用以模拟生物 味觉感受系统，将溶液中各类组分的物理化学信号转换为电信号；信号采集系统，它是将感 知的信号采集存储到计算机中，等同于与生物神经系统通过突触将味蕾神经细胞工作电位 传入大脑的神经中枢；智能多元统计分析系统，它就是模拟人脑将采集的电信号利用化学 计量学中的模式识别算法进行处理、分析和识别。 在电子舌检测过程中，分析样品之间差异程度时，主要运用的数据处理方式为主 成分分析-PCA (Principal component analysis),它是一种通过对数据的进行降维之 后再对数据分析的技术，该方法是成熟的数据处理方法，遵循相同的计算公式。它能够从复 杂的数据结构中找出最主要的成分，去除噪音和冗余，从而提炼出数据中隐藏的主要信息， 最大程度地揭示与原有数据间的关系。因其方法简单，无参数限制，所以广泛应用于生物信 息科学与计算机图形学。 一般在运用PCA之前，会先从信号中提取特征点（拐点，峰值等），以特征点对应的 电流值或与该电流值有直接对应关系的其它值作为PCA分析用的数据集。PCA分析后可以 获得检测样品的主成分分析得分矩阵，矩阵按照检测顺序排列（即每一行存放一次检测的 得分值，按主要成分1的得分值、主要成分2的得分值、…，排到最后一个成分的得分值）。 在现有技术中，差别度的计算方法有多种，最常用的方法是，根据得分矩阵中的主 要成分1的得分值和主要成分2的得分值，对每次检测做出散点图（以主要成分1的得分 为X坐标值，以主要成分2的得分为Y坐标值），将同一样品的散点连线，形成该样品的样品 区域，最后根据不同样品的样品区域之间的面积比值求出不同样品之间的区分程度DI值。 采用上述方法计算差别度，无法考虑到位于样品区域内部的点的影响，准确性不 高。此外，目前尚未有将电子舌检测用于茶叶品质鉴别的研究。
技术实现思路
本方法的目的在于，针对上述不足，提供一种可以将每一个主要成分得分的影响 均考虑在内的，差别度计算方法。并将这种新的方法应用于茶叶的品质鉴定。 为达到上述目的，本专利技术首先公开一种基于电子舌检测的样品差别度计算方法， 包括电子舌检测步骤、PCA分析步骤、差别度计算步骤；其特征在于，所述差别度计算步骤 具体如下： 分别以PCA分析获得的得分矩阵中的主成分1和主成分2的得分值做为X坐标和 Y坐标，在同一坐标系中对两种样品的PCA分析结果进行标记，通过公式（一）计算两种样 品间的差别度； 【权利要求】1. 一种基于电子舌检测的样品差别度计算方法，其特征在于，包括电子舌检测步骤、 PCA分析步骤、差别度计算步骤；其特征在于，所述差别度计算步骤具体为：分别以PCA分析 获得的得分矩阵中的主成分1和主成分2的得分值做为X坐标和Y坐标，在同一坐标系中 对两种样品的PCA分析结果进行标记，通过公式（一）计算两种样品间的差别度；(一） 式中，Dd为样品i与样品R的距尚值；Δηιν为样品i中心与样品R中心的欧氏距尚； δ κ为样品R的各个测量数据（点的坐标）在中心方向上的标准偏差；δ i为样品i的各个 测量数据在中心方向上的总体标准偏差。2. -种基于电子舌检测的茶叶品质鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，将标准样品，分成A、B两组，分别泡制后，每组分成η份，通过电子舌对两组共 2η份标准样品进行检测，并对检测获得的2η组原始数据进行PCA分析，获得2η个PCA得分 矩阵；将检测Α组获得的η个PCA得分矩阵与检测Β组获得的η个PCA得分矩阵一对一组 成形成η对PCA得分矩阵； 针对每对PCA得分矩阵，分别以PCA得分矩阵中的主成分1和主成分2的得分值做为 X坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于电子舌检测的样品差别度计算方法，其特征在于，包括电子舌检测步骤、PCA分析步骤、差别度计算步骤；其特征在于，所述差别度计算步骤具体为：分别以PCA分析获得的得分矩阵中的主成分1和主成分2的得分值做为X坐标和Y坐标，在同一坐标系中对两种样品的PCA分析结果进行标记，通过公式(一)计算两种样品间的差别度；Dd=2|Δmv|(δ2R+δ2i)1/2]]>  (一)式中，Dd为样品i与样品R的距离值；Δmv为样品i中心与样品R中心的欧氏距离；δR为样品R的各个测量数据(点的坐标)在中心方向上的标准偏差；δi为样品i的各个测量数据在中心方向上的总体标准偏差。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田师一，苏文成，邓少平，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33