联合电子舌和色谱分离技术的武夷岩茶产地鉴别方法技术

本发明专利技术涉及联合电子舌和色谱分离技术的武夷岩茶产地鉴别方法，属于地理标志产品真实性识别技术领域，其目的在于解决单种检测数据无法代表产地溯源全部关键信息和不同类型检测数据在计量学方法中联合使用的数据匹配等问题。本发明专利技术基于最小二乘支持向量机判别模型，将不同产地岩茶(包括地理标志产地内和产地外岩茶)电子舌数据和色谱分离数据(包括氨基酸和儿茶素等)融合在一起，建立LS‑SVM分析模型，提取试样后利用模型客观、准确的判定岩茶产地，融合数据组成的模型其识别率最高，达100.0％，高于单种数据LS‑SVM结果，且对盲样的识别率达100％，具有较好应用前景，可作为武夷岩茶产地溯源识别技术方法。

【技术实现步骤摘要】
(一)
本专利技术涉及联合电子舌和色谱分离技术的武夷岩茶产地鉴别方法，属于地理标志产品真实性识别
(二)
技术介绍
根据GB/T17924-2008的定义，地理标志产品是指利用产自特定地域的原材料，按照传统工艺在特定地域内所生产的，质量、特色或者声誉在本质上取决于其原产地域地理特征，并按法定程序经审核批准以原产地域名称命名的产品。茶叶具有明显的地域特色和品质特征，品质、口感与其产地的地理条件、气候因素、环境等因素密切相关，市场认可度和消费者喜爱程度也各有不同，是典型的地理标志保护产品。国家质检总局对特定区域内的茶叶进行原产地域产品的地理标识，如武夷岩茶、安溪铁观音、大红袍、永春佛手、西湖龙井、安吉白茶、祁门红茶、普洱茶、碧螺春茶等近50种地理标志产品茶叶。目前，国内外已开展成品茶产地识别鉴定研究，仪器检测结合化学计量学分析方法为最主要产地识别方法，仪器检测方法主要有近红外光谱、同位素质谱、液相色谱、传感器等；常用计量学方法包括偏最小二乘、主成分分析、人工神经网络、支持向量机等。电子舌是感官仿生技术在仪器分析中的一种应用，其原理是用多传感器阵列代替生物体的味觉系统，并由计算机代替大脑进行分析。当检测溶液吸附在传感器上时，传感器的电容发生改变，产生特征响应信号，由电子舌自带的专家自学习系统进行模式识别，做出定性和定量分析。吴飞等通过电子舌对不同产地4种枳实药材进行测定，用主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA)来判断测试枳实药材的产地归属，电子舌对枳实的判断结果与高效液相色谱验证一致；乔方等采用电子舌对深圳、惠东、惠来和钦州四大产区的妃子笑、桂味、糯米糍和怀枝荔枝进行检测，并用主成分分析法进行分析，结果表明，该方法可很好的区分同一品种不同产区的荔枝以及同一产区不同品种的荔枝，辨别指数分别在95％以上和98％以上。Buratti利用电子舌对4种品牌意大利的红酒和产自15个不同地方的干红葡萄酒样品进行检测，用主成分分析和线性判别法模式识别，显示电子舌能区分用同种葡萄酿造的不同红酒和能完全区分不同的产地的葡萄酒。除了从近红外、同位素、微量元素和滋味(电子舌)等方面对样品进行分析检测外，还可以用色谱技术对样品的一些特征化合物进行定量分析。色谱法的原理是利用固定相和流动相对目标物质进行分离，然后再利用检测器对其进行定性、定量分析，最常检测的项目为儿茶素和氨基酸。康海宁等用高效液相色谱/二极管阵列检测器(HPLC/DAD)对33个茶样5种儿茶素和咖啡碱进行检测，通过聚类分析，可区分不同种类、不同产地及不同工艺的茶叶；王丽鸳等利用HPLC化学指纹图谱，针对儿茶素类和黄酮苷类物质进行武夷岩茶的分类识别试验，依据其判别函数得分值的差异，对不同原料品种、不同地区生产的武夷岩茶进行判别；宁井铭等利用液相色谱技术对来自云南普洱茶主要产区的20个晒青毛茶的儿茶素进行分析，结果表明，不同产地毛茶在主要化学成分组成上存在着差异性，同一地区毛茶基本一致。从上述例子可以看出，国内外对地理标志产品的鉴别方法已有很多，但是很多研究尚有不足之处，如采样不充分样品数量少，无法保证样品的准确性和代表性；样品空间选择跨度大，往往选自不同国家、甚至不同洲，这类样品由于空间跨度大，本身就具有很大的区别，对小范围的地理标志产品产地判别借鉴意义不大；样品选取所带来的局限性，使得建模方法亦无法代表产地溯源的全部信息，导致产地识别率低；建模方法采用单种检测数据结合计量学方法进行，单种检测数据无法代表产地溯源的全部信息，导致产地识别率较低，上述这些严重影响了地理标志产品保护技术的创新和突破。针对如上情况，有必要建立一种联合电子舌和色谱分离技术的产地识别模型。(三)
技术实现思路
本专利技术目的在于解决单种检测数据无法代表产地溯源的全部关键信息以及不同类型检测数据在计量学方法中的联合使用所存在的数据匹配等问题，提供一种联合电子舌数据和色谱分离(包括氨基酸和儿茶素)数据的武夷岩茶产地识别模型技术方法，该方法基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)，将不同产地岩茶(包括地理标志产地内和产地外岩茶)电子舌数据和色谱分离(氨基酸和儿茶素)数据融合在一起，建立分析模型，提取试样后利用模型客观、准确的判定岩茶产地。本专利技术采用的技术方案是：联合电子舌数据和色谱分离技术的武夷岩茶产地鉴别方法，所述方法包括：(A)采集不同产地岩茶样品：武夷岩茶产区外样品数＞100份，且产区周边50公里范围内样品占比＞50％；武夷岩茶产区内样品数为产区外样品的2～3倍，采样范围覆盖主要产区各生产企业，且每家企业应不少于3个样品；(B)测定不同产地岩茶样品的电子舌数据：本研究采用ASTREEElectronic电子舌系统，该套系统具有一个电极(Ag/AgCl)以及7个独立传感器(ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB)，电子舌系统使用前用NaCl和C5H8NO4Na标准溶液对传感器进行活化，并依次进行信号校准和仪器自诊断，自诊断通过后可进行茶汤样品滋味的分析检测，检测完毕后，将电子舌数据以文本形式导出，取各传感器最后十秒(第91-100秒)稳定数据的均值作为检测数据进行后续分析。(C)测定不同产地岩茶样品的氨基酸数据：利用HPLC法对不同产地岩茶样品中的27种氨基酸进行检测，平行测定三次，取平均值。通过SVM-RFE(支持向量机回归特征消去法)对武夷岩茶27种氨基酸组分数据进行训练和预测，随机重复100次，并对各变量的模型特征进行排序，筛选出茶叶原产地的特征变量排列顺序为：天冬氨酰、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺、尿素、缬氨酸。然后对特征变量按自然序逐级进行组合，并利用预测集计算模型的灵敏度增维精度、分辨率增维精度、识别率增维精度，由天冬酰胺、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺四种氨基酸组成的模型，其识别率最高，达0.7768，说明此四种氨基酸间的信息具有一定互补性，之后，无论模型增加哪个氨基化合物，识别率基本稳定在0.7768下，说明其他氨基化合物对武夷岩茶的产地信息互补性较弱，可以仅选取排序前四的氨基化合物数据进行分析建模。(D)测定不同产地岩茶样品的儿茶素数据：利用HPLC法对不同产地岩茶样品中的6种儿茶素以及咖啡碱进行检测，平行测定3次，取平均值。采用支持向量机回归特征消去法对儿茶素和咖啡碱共7个特征变量进行逐级组合后，各儿茶素和咖啡碱对于地理特征的贡献率从高到低依次为表没食子儿茶素(EGC)、儿茶素(C)、表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、没食子酸(GA)、表儿茶素(EC)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和咖啡碱。然后对特征变量按自然序逐级进行组合，并利用预测集计算模型的灵敏度、分辨率、识别率，最高模型识别率为0.8596，模型中包含EGC、C、EGCG、GA和EC，该模型的灵敏度为0.9322，分辨率为0.6734。基于儿茶素和咖啡碱数据建立的SVM-RFE模型，其灵敏度增维精度均高于0.9000，说明对于保护区内的岩茶样品判别结果较为可靠。而其分辨率均较低，说明对于地理标志保护区外的假冒岩茶样品容易发生误判。在EGC和C的SVM模型中，当增加了EGCG和GA后其识别率略有下降，说明EGC和C这两个儿茶素与EGC和C之间相关性亦较强，但无法提供增益的产地信息。但当EC变量被纳入模型时本文档来自技高网...

【技术保护点】
联合电子舌和色谱分离技术的武夷岩茶产地鉴别方法，所述方法包括：(A)采集不同产地岩茶样品：武夷岩茶产区外样品数＞100份，且产区周边50公里范围内样品占比＞50％；武夷岩茶产区内样品数为产区外样品的2～3倍，采样范围覆盖主要产区各生产企业，且每家企业应不少于3个样品；(B)测定不同产地岩茶样品的电子舌数据：本研究采用ASTREE Electronic电子舌系统，该套系统具有一个电极(Ag/AgCl)以及7个独立传感器(ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB)，电子舌系统使用前用NaCl和C5H8NO4Na标准溶液对传感器进行活化，并依次进行信号校准和仪器自诊断，自诊断通过后可进行茶汤样品滋味的分析检测，检测完毕后，将电子舌数据以文本形式导出，取各传感器最后十秒(第91‑100秒)稳定数据的均值作为检测数据进行后续分析；(C)测定不同产地岩茶样品的氨基酸数据：利用HPLC法对不同产地岩茶样品中的27种氨基酸进行检测，平行测定三次，取平均值；通过SVM‑RFE(支持向量机回归特征消去法)对武夷岩茶27种氨基酸组分数据进行训练和预测，随机重复100次，并对各变量的模型特征进行排序，筛选出茶叶原产地的特征变量排列顺序为：天冬氨酰、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺、尿素、缬氨酸；然后对特征变量按自然序逐级进行组合，并利用预测集计算模型的灵敏度、分辨率、识别率，由天冬酰胺、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺四种氨基酸组成的模型，其识别率最高，达0.7768，说明此四种氨基酸间的信息具有一定互补性，之后，无论模型增加哪个氨基化合物，识别率基本稳定在0.7768以下，说明其他氨基化合物对武夷岩茶的产地信息互补性较弱，可以仅选取排序前四的氨基化合物数据进行分析建模；(D)测定不同产地岩茶样品的儿茶素数据：利用HPLC法对不同产地岩茶样品中的6种儿茶素以及咖啡碱进行检测，平行测定3次，取平均值；采用支持向量机回归特征消去法对儿茶素和咖啡碱共7个特征变量进行逐级组合后，各儿茶素和咖啡碱对于地理特征的贡献率从高到低依次为表没食子儿茶素(EGC)、儿茶素(C)、表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、没食子酸(GA)、表儿茶素(EC)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和咖啡碱；然后对特征变量按自然序逐级进行组合，并利用预测集计算模型的灵敏度、分辨率、识别率，模型最高识别率为0.8596，模型中包含EGC、C、EGCG、GA和EC，因此建模采用EGC、C、EGCG、GA和EC五种儿茶素含量；(E)联合电子舌和色谱分离技术建立不同产地岩茶鉴别数据库：(1)将电子舌7个独立传感器(按ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB顺序)最后十秒(第91‑100秒)稳定数据的均值拼接在Excel数据表格中，每行所有7列数据组成电子舌数据；(2)将氨基酸数据按天冬酰胺、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺顺序拼接在电子舌数据后，再将儿茶素数据按EGC、C、EGCG、GA和EC顺序拼接在氨基酸数据后，武夷岩茶产区内样品组成的Excel数据表，以data1命名；武夷岩茶产区外样品组成的Excel数据表，以data2命名；(3)运行MATLAB软件中的edit功能，打开data1.xls、data2.xls，以Mat文件格式保存，文件名对应为data1.mat、data2.mat；(4)数据分割：参考R.W.Kennard和L.A.Stone在Computer aided design of experiments中的方法，随机选取武夷岩茶产区内总数的65～70％作为原产地内模型数A1，随机取武夷岩茶产区外65～70％作为原产地外模型数A2，建立kenstone分割程序，并采用蒙特卡洛交叉验证法进行验证；(5)最小二乘支持向量机法鉴别模型的建立：对步骤(4)处理后的电子舌、氨基酸和儿茶素数据，采用最小二乘支持向量机分析并建立LS‑SVM模型；(F)取待测未知产地样品按照上述步骤B、C和D测定电子舌、氨基酸和儿茶素数据，将测得数据代入上述LS‑SVM模型，预测待测样品原产地域属性。...

【技术特征摘要】
1.联合电子舌和色谱分离技术的武夷岩茶产地鉴别方法，所述方法包括：(A)采集不同产地岩茶样品：武夷岩茶产区外样品数＞100份，且产区周边50公里范围内样品占比＞50％；武夷岩茶产区内样品数为产区外样品的2～3倍，采样范围覆盖主要产区各生产企业，且每家企业应不少于3个样品；(B)测定不同产地岩茶样品的电子舌数据：本研究采用ASTREEElectronic电子舌系统，该套系统具有一个电极(Ag/AgCl)以及7个独立传感器(ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB)，电子舌系统使用前用NaCl和C5H8NO4Na标准溶液对传感器进行活化，并依次进行信号校准和仪器自诊断，自诊断通过后可进行茶汤样品滋味的分析检测，检测完毕后，将电子舌数据以文本形式导出，取各传感器最后十秒(第91-100秒)稳定数据的均值作为检测数据进行后续分析；(C)测定不同产地岩茶样品的氨基酸数据：利用HPLC法对不同产地岩茶样品中的27种氨基酸进行检测，平行测定三次，取平均值；通过SVM-RFE(支持向量机回归特征消去法)对武夷岩茶27种氨基酸组分数据进行训练和预测，随机重复100次，并对各变量的模型特征进行排序，筛选出茶叶原产地的特征变量排列顺序为：天冬氨酰、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺、尿素、缬氨酸；然后对特征变量按自然序逐级进行组合，并利用预测集计算模型的灵敏度、分辨率、识别率，由天冬酰胺、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺四种氨基酸组成的模型，其识别率最高，达0.7768，说明此四种氨基酸间的信息具有一定互补性，之后，无论模型增加哪个氨基化合物，识别率基本稳定在0.7768以下，说明其他氨基化合物对武夷岩茶的产地信息互补性较弱，可以仅选取排序前四的氨基化合物数据进行分析建模；(D)测定不同产地岩茶样品的儿茶素数据：利用HPLC法对不同产地岩茶样品中的6种儿茶素以及咖啡碱进行检测，平行测定3次，取平均值；采用支持向量机回归特征消去法对儿茶素和咖啡碱共7个特征变量进行逐级组合后，各儿茶素和咖啡碱对于地理特征的贡献率从高到低依次为表没食子儿茶素(EGC)、儿茶素(C)、表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、没食子酸(GA)、表儿茶素(EC)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和咖啡碱；然后对特征变量按自然序逐级进行组合，并利用预测集计算模型的灵敏度、分辨率、识别率，模型最高识别率为0.8596，模型中包含EGC、C、EGCG、GA和EC，因此建模采用EGC、C、EGCG、GA和EC五种儿茶素含量；(E)联合电子舌和色谱分离技术建立不同产地岩茶鉴别数据库：(1)将电子舌7个独立传感器(按ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB顺序)最后十秒(第91-100秒)稳定数据的均值拼接在Excel数据表格中，每行所有7列数据组成电子舌数据；(2)将氨基酸数据按天冬酰胺、脯氨酸、色氨酸、磷乙醇胺顺序拼接在电子舌数据后，再将儿茶素数据按EGC、C、EGCG、GA和EC顺序拼接在氨基酸数据后，武夷岩茶产区内样品组成的Excel数据表，以data1命名；武夷岩茶产区外样品组成的Excel数据表，以data2命名；(3)运行MATLAB软件中的edit功能，打开data1.xls、data2.xls，以Mat文件格式保存，文件名对应为data1.mat、data2.mat；(...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞晓平，叶子弘，付贤树，崔海峰，张雅芬，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33