参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法技术

本发明专利技术涉及一种参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，旨在通过改进的支持向量机解决茶叶香气分类问题，属于茶叶香气分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建数据集。利用算法优化支持向量机，获取优化的惩罚因子C和核函数参数g，进而构建毛峰茶叶香气的支持向量机SVM分类模型。本发明专利技术的有益效果在于可提高预测茶叶香气分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶香气分类的有效方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及茶叶香气分类方法，尤其是涉及一种参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法。
技术介绍
气味是食品品质评价的一个重要指标，目前对食品气味的评判主要依靠有经验的专业人员来完成。主要采用感官定量描述分析法、主成分分析法和传统评分法相结合的方法来完成评估。同样的气味，不同的人很难得到一致的评价结果；甚至同一个人在不同的环境、不同的情绪时，对同一种气味也有不同的感受和评价。从而使得采用人的感官进行评判存在一定的局限性，为了减少评判的错误率，用机器模拟人的感官(如模拟人视觉的电子眼、模拟人的味觉的电子舌、模拟人的嗅觉的电子鼻等)进行食品品质评判已成为一种趋势。电子鼻作为一种新兴的感官分析技术，已经广泛应用于食品、烟草、医学、环境监测和爆炸物检测等领域。其中在新鲜度、成熟度判别、病害检测、品质监控、质量评价和安全检测中显示出独特优点，具有快速、无损、重复性好的优点。电子鼻主要由气味取样操作器、气味传感器阵列和信号处理系统组成，是利用气味传感器阵列的响应曲线来识别气味。由于电子鼻得到的是样品中挥发出的气味信息，而不是样品中某成分的定量或定性结果。茶叶的香气，主要是由芳香物质的种类、浓度决定的。电子鼻提供一种快速无损的方式来测定茶叶香气的挥发物质，从而对待测茶叶的气味进行客观评价。因此，电子鼻提供一种快速无损的方式来测定食品挥发物质，从而对待测样品的品质进行客观评价。茶叶的香气一般是由复混物组成，比较复杂，不同品种茶叶的香气不一样，甚至产地不同的同一种茶叶香气也不完全一样，尤其当茶叶贮放一段时间后，香气、滋味、颜色就会在短时期内发生变化。所以不同的人对同一种茶甚至同一杯茶香气有不同的看法，这可能是由个人的喜好、习惯、经验、敏感度造成的。因此，传统的香气判断方法无法正确快速的进行分类判断。而支持向量机算法(SupportVectorMachine，SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种分类方法，由Cortes和Vapnik在1995年首先提出的，SVM算法是根据结构风险最小化原则，在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳，以获得最优的泛化推广能力。在解决小样本问题、非线性问题以及高维数据等问题中表现出特有的优势，已被广泛应用于判断、处理预测、数据拟合、综合评价以及模式识别等诸多问题。在对茶叶气味分类的问题上，已经有了典型判别分析法及神经网络方法等，但是在面对大量茶叶香气数据时，这些算法都存在准确率不高的问题，本专利针对这个问题，采用算法优化SVM参数的方法，对茶叶的香气进行不同程度的分类，提高分类的准确率。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法。本专利技术是通过以下技术方案来实现的。通过电子鼻采集茶叶香气数据，将检测到的芳香苯，氮氧化合物，芳香氨类，氢气，芳香烷烃，甲基烷烃，无机硫化物，羰基类和醇类，有机硫化物，长链烷烃指标的校正集数据作为输入样本，通过算法优化惩罚因子C和核函数参数g，构建支持向量机进行自分类。得到训练好的茶叶分类模型，并据此计算出茶叶预测集数据的分类准确率。惩罚因子C和核函数参数g通过遗传算法或网格搜索法优化得到。本专利技术的有益效果：本专利技术将遗传算法优化支持向量机和网格搜索法优化支持向量机应用于实际的茶叶数据中，对茶叶香气进行分类，有效地提高了茶叶香气的分类准确率，保证了茶叶的鲜嫩口感。可提高预测茶叶香气分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶香气分类的有效方法。附图说明图1为毛峰茶叶样本集主成分分析的载荷图。图2为本专利技术遗传算法优化支持向量机毛峰茶叶香气分类方法的流程示意图。图3为毛峰茶叶香气的GA-SVM算法运行10次的准确率。图4为毛峰茶叶香气的GA-SVM算法运行10次的建模时间。图5为毛峰茶叶香气的遗传算法在训练过程中的适应度曲线。图6为GA-SVM算法毛峰茶叶香气可视化结果。图7为SVM算法毛峰茶叶香气可视化结果。图8为网格搜索算法优化支持向量机毛峰茶叶香气分类方法的流程示意图。图9为毛峰茶叶香气分类的SVM参数选择等高线图。图10为毛峰茶叶香气分类的SVM参数选择3D视图。图11为GridSearch-SVM算法的毛峰茶叶香气分类可视化结果图。图12为SVM算法的毛峰茶叶香气分类可视化结果图。具体实施方式实施例1：下面根据附图和实施例对本专利技术作进一步详细说明，以毛峰茶叶为例。步骤1：确定毛峰茶叶检测指标；步骤1.1毛峰茶叶样品的准备；各个等级的毛峰茶叶分别准备70个重复样品，每个重复样品质量为5g，双层薄膜密封在500ml的烧杯中，室温下静置45min。根据感官评审时的要求，茶、水比1：50，取5g茶叶用250ml水冲泡。泡茶用水为沸滚适度100℃的纯净水，冲泡时间为5min，然后将茶水滤出。将茶水和茶底分别在500ml的烧杯中密封、静置45min使得烧杯顶空富集茶叶挥发性成分的同时，水温也冷却至室温，室温保持25±3℃。由于茶水和茶底中水蒸气很多，所以检测时要放些硅胶，以减少水蒸气的影响。同样对每个等级的茶叶也各准备70个重复。由于这部分的样品中水蒸气含量较多，虽然用硅胶预处理过，但水蒸气含量扔相对较大，所有要结合吸附/解吸附单元使用，对检测的挥发性成分进行富集、浓缩和清洁，以减少对传感器阵列的影响。把吸附/解吸附单元与电子鼻系统连接好，运行其配套气味指纹分析处理软件，首先检测吸附/解吸附单元是否连接好；然后设定系统各参数，即可开始检测。步骤1.2毛峰茶叶指标检测；电子鼻采用德国Airsense公司生产的PEN3型电子鼻，含有10个不同的金属氧化物传感器。电子鼻的原理是利用特定的金属氧化物和生物膜，根据挥发性物质分子接触引起膜电位微小的变化来判断是否有气味和气味的强弱，以特定的传感器和模式识别系统进行快速提供被测样品的全面信息，提示样品的隐含特征。传感器的输出为传感器接触挥发性气体的电导率与传感器经过活性炭过滤后纯净空气的电导率之比。得到10个传感器特征值。这种气敏传感器具有可靠性高、灵敏度好和重复性强等特点。电子鼻PEN3的标准传感器阵列见表1。表1PEN3的标准传感器阵列步骤2毛峰茶叶建立样本集；步骤2.1毛峰茶叶样本数据获取；由电子鼻检测到毛峰茶数据的部分数据的详细信息情况见表2。其中，1到10号传感器记录在不同时间下，传感器接触挥发性气体的电导率与传感器经过活性炭过滤后纯净空气的电导率之比，香气是感官审评的陈化程度值。该数据集包括452个样本，10个样本属性，2个类别。表2毛峰茶数据情况步骤2.2毛峰茶叶样本数据主成分分析对该样本集进行主成分分析，得到6个主成分，其载荷图如图1所示，提取的6个主成分分别为：氢气，甲基烷烃，无机硫化物，羰基类和醇类，有机硫化物，长链烷烃指标值。步骤2.3毛峰茶叶样本归一化处理；为了使分类更准确，对毛峰茶叶样本数据进行归一化处理。使所有的样本数据都归一为[0，1]之间，对于输出向量通过反归一化处理，得到原值。采用的数据归一化处理计算公式为：P′＝(P-Pmin)/(Pmax-Pmin)式中，P′、P、Pmax、Pmin分别为归一化后样本数据，原始样本数据,原始样本数据的最大值和最小值。步骤3支持向量机的输入向量数目，选定核函数；步骤3.1输入向量数目，选定核函数；对毛峰茶叶样本数据按照本文档来自技高网...

【技术保护点】
参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于：通过电子鼻采集茶叶香气的特征数据作为输入样本，优化惩罚因子C和核函数参数g，构建茶叶香气的支持向量机SVM分类模型，并据此计算出茶叶香气分类。

【技术特征摘要】
1.参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于：通过电子鼻采集茶叶香气的特征数据作为输入样本，优化惩罚因子C和核函数参数g，构建茶叶香气的支持向量机SVM分类模型，并据此计算出茶叶香气分类。2.根据权利要求1所述参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于：电子鼻采集的茶叶香气的特征数据包括：氢气，甲基烷烃，无机硫化物，羰基类和醇类，有机硫化物，长链烷烃指标值。3.根据权利要求2所述参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于：电子鼻采集的茶叶香气的特征数据还包括：芳香苯，氮氧化合物，芳香氨类，芳香烷烃。4.根据权利1-3任一所述参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于利用遗传算法优化支持向量机，获取优化的惩罚因子C和核函数参数g。5.根据权利1-3任一所述参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于利用网格搜索算法优化支持向量机，获取优化的惩罚因子C和核函数参数g。6.根据权利要求4所述参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：准备茶叶样品，利用PEN3型电子鼻采集茶叶香气的特征数据；步骤2：构建样本集，对茶叶香气的特征数据进行归一化处理；步骤3：设定支持向量机的输入向量数目、选定核函数以及参数的设定；步骤4：利用遗传算法优化支持向量机，进行模型训练，输出优化后的支持向量机最佳惩罚因子C和核函数参数g；步骤5：由电子鼻检测茶叶的测试集样本数据作为输入，通过步骤4优化后的支持向量机预测茶叶的香气分类。...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宝华，钱彬彬，戴前颖，谢申汝，徐光祥，王淑娟，杨玉洁，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34