【技术实现步骤摘要】
基于新零售模式的西湖龙井溯源技术
[0001]本专利技术属于地理标志产品真实性识别
，尤其是涉及一种基于新零售模式的西湖龙井溯源技术。
技术介绍
[0002]根据GB/T 17924
‑
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。茶叶是典型的地理标志保护产品，有西湖龙井、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。
[0003]新零售模式即企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式；由于新零售模式的兴起，致使市面上的龙井质量层次不齐，存在大量打着西湖龙井名号却又不是西湖龙井的冒牌龙井，对整个茶叶行业产生冲击影响。
[0004]目前，国内外已...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于新零售模式的西湖龙井溯源技术，其特征在于：包括以下步骤：A、采集不同产地龙井样品；西湖龙井产区外样品数>100份，且产区周边50公里范围内样品占比>50％；西湖龙井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，且每家企业不少于3个样品；B、测定不同产地龙井样品的近红外特征光谱数据；近红外检测参数：将茶叶样品放置于辅助上料装置上，利用近红外光谱仪64次扫描，特征光谱条带为64次扫描的平均值，扫描范围为12000
‑
4000cm
‑1，数据点的间隔为1.928cm
‑1，采集时室温控制在25℃，湿度保持稳定，每个样本的光谱采集1次；C、测定不同产地龙井样品的氢、氧、氮、碳四种稳定同位素质谱数据；δ
13
C、δ
15
N、δ
18
O、δ2H、δ
86
Sr等稳定同位素含量测定，每个样品至少重复分析3次以上，取平均值作为最终结果；通过SVM
‑
RFE对西湖龙井稳定同位素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，筛选出龙井原产地的同位素特征变量，其排序顺序为氢、氧、氮、碳、锶；并利用预测集计算模型的灵敏度、分辨率和识别率，均按重复计算100次平均结果，氢、氧、氮、碳四种数据组成的模型，识别率最高，达93.93％，采用氢、氧、氮、碳四种数据建模；D、测定不同产地龙井样品的铯、铜、钙、铷微量元素数据；用原子吸收光谱仪测定Ca、Mg、Mn元素含量，用电感耦合等离子体质谱测Ti、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Rb、Cd、Cs、Ba、Sr元素含量；干茶样品微波消解，消解完毕，观察消解液是否澄清，若浑浊，则重复压力消解步骤，若完全澄清，则定容后用上述仪器进行测定；通过SVM
‑
RFE法对微量元素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，筛选出龙井原产地的微量元素特征变量，并通过预测集计算每一维变量累加之后的模型增维精度，得到铯、铜、钙、铷、锶、钡特征排序顺序；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，选择铯、铜、钙、铷四种微量元素进行建模；E、测定不同产地龙井样品的儿茶素数据；利用HPLC法对不同产地龙井样品中的6种儿茶素以及咖啡碱进行检测，平行测定两次，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，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，模型中包含EGC、C、EGCG、GA和EC，建模采用EGC、C、EGCG、GA和EC五种儿茶素含量；F、联合近红外、稳定同位素、微量元素以及儿茶素数据建立不同产地龙井鉴别数据库；(1)将每条近红外数据(Y轴数据)拼接在Excel数据表格中，每行所有列数据组成每条近红外数据；(2)将每个样品的稳定同位素数据按氢、氧、氮、碳顺序拼接在近红外数据后，将微量元素数据按铯、铜、钙、铷拼接在稳定同位素后，将儿茶素数据按EGC、C、EGCG、GA和EC顺序拼接
在微量元素数据后，西湖龙井产区内样品组成的Excel数据表，以data1命名；西湖龙井产区外样品组成的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：随机选取西湖龙井产区内总数的65～70％作为原产地内模型数A1，随机取西湖龙井产区外65～70％作为原产地外模型数A2，建立Duplex分割程序；(5)偏最小二乘法鉴别模型的建立：对步骤(4)数据分割后的融合近红外、稳定同位素、微量元素以及儿茶素数据，采用蒙特卡洛交叉验证后，用偏最小二乘法分析并建立PLSDA模型；G、取待测未知产地样品按照上述步骤B、C、D、E，测定近红外特征光谱数据、稳定同位素质谱数据、微量元素数据和儿茶素数据，将测得数据代入上述PLSDA模型，若预测结果小于0，则判断待测样品为西湖龙井产地外样品；若预测结果大于0，则判断待测样品为西湖龙井产地内样品；其中，所述步骤B中的辅助上料装置包括第一支撑环(6)、设于所述第一支撑环(6)上的载料板(1)和圆盘(2)，所述载料板(1)为圆环形结构，所述圆盘(2)设于所述载料板(1)中部，所述载料板(1)底部设有传动槽，所述第一支撑环(6)上设有用于驱动所述载料板(1)转动的第一电机，所述圆盘(2)底部设有第一连接块(21)，所述第一连接块(21)上设有第四连接杆(211)，所述第四连接杆(211)一端固连于所述第一支撑环(6)上；所述第一支撑环(6)底部设有支脚，所述近红外光谱仪设于所述第一支撑环(6)下方，所述圆盘(2)上设有第一通孔，所述第一通孔设于所述近红外光谱仪的旋转样品台上方，所述载料板(1)上设有多个载料槽，所述载料槽内设有石英杯(3)；所述载料板(1)一侧设有第一安装板(4)，所述第一安装板(4)上设有用于驱动所述石英杯(3)往所述圆盘(2)上移动的气缸(42)，所述圆盘(2)上设有用于驱动所述石英杯(3)往上运动的支撑板(221)；待测样品放入到石英杯(3)内后，将装有不同样品的石英杯(3)分别放置在多个载料槽内，第一电机驱动载料板(1)转动，载料板(1)相对于圆盘(2)转动，石英杯(3)转动至第一安装板(4)一侧，气缸(42)推动石英杯(3)往圆盘(2)方向移动，石英杯(3)移动至圆盘(2)上后从第一通孔处落下，从第一通孔处落下的石英杯(3)掉落至旋转样品台上，近红外光谱仪对石英杯(3)内的样品做检测；样品检测完成后，支撑板(221)推动石英杯(3)往上运动，石英杯(3)从第一通孔内升起移动至圆盘(2)顶部，装有检测完成后样品的石英杯(3)从圆盘(2)移动至载料槽内，第一电机继续驱动载料盘转动，下一个石英杯(3)转动至第一安装板(4)一侧，对下一个石英杯(3)内的样品做检测。2.根据权利要求1所述的一种基于新零售模式的西湖龙井溯源技术，其特征在于：所述步骤F中偏最小二乘法鉴别模型的建立过程如下：(a)合并训练集：xxxc＝[data1(model1,：)；data2(model2,：)]；(b)合并预测集：xxxp＝[data1(test1,：)；data2(test2,：)]；(c)求训练集平均光谱：mx＝mean(xxxc)；(d)训练集减去平均光谱：xxxc＝xxxc
‑
ones(A,1)*mx；A为：A1+A2；(e)预测集减去平均光谱：xxxp＝xxxp
‑
ones(B,1)*mx；
B为：原产地内测试集数B1与原产地外测试集数B2之和；(f)响应变量：yyc＝
‑
ones(A,2)；yyc(1：A1,1)＝1；yyc(A1+1：A,2)＝1；A1与B1之和为原产地内样品总数C1；A2与B2之和为原产地外样品总数C2；(g)最大隐变量数：lvm＝20；(h)分二列学习，用蒙特卡罗交互验证确定隐变量lvp：[epmccv1,lvp1]＝mccvforpls(xxxc,yyc(：,1),lvm)；[epmccv2,lvp2]＝mccvforpls(xxxc,yyc(：,2),lvm)；(i)建模过程：[betattt,www,BETAPLS1]＝plsbasetotal(xxxc,yyc(：,1),lvp1)；[betattt,www,BETAPLS2]＝plsbasetotal(xxxc,yyc(：,2),lvp2)；cy＝[xxxc*BETAPLS1(：,lvp1),xxxc*BETAPLS2(：,lvp2)]；py＝[xxxp*BETAPLS1(：,lvp1),xxxp*BETAPLS2(：,lvp2)]；[rrt,cyy]＝max(cy')；[rwwrt,pyy]＝max(py')；(j)计算训练过程中模型的灵敏度和分辨率：err01＝length(find(cyy(1：A1)＝＝1))/A1；err02＝length(find(cyy(A1+1：A1+A2)＝＝2))/110；(k)计算预测未知样品过程中模型的灵敏度和分辨率：err1a＝length(find(pyy(1：B1)＝＝1))/B1；err1b＝1
‑
length(find(pyy(B1+1：B1+B2)＝＝1))/B2；(l)保存预测结果：save cyy cyy；save pyy pyy；(m)py的第一列即为预测结果。可画图给出详细结果：bar(cy(：,1))；figurebar(py(：,1))3.根据权利要求1所述的一种基于新零售模式的西湖龙井溯源技术，其特征在于：所述步骤F中分割程序分别为：[model1,test1]＝Duplex(data1,A1)和[model2,test2]＝Duplex(data2,A2)，得到model1、test1、model2、test2。4.根据权利要求1所述的一种基于新零售模式的西湖龙井溯源技术，其特征在于：所述圆盘(2)上设有第一活动槽，所述第一活动槽内设有第一支撑弹簧(222)，所述第一支撑弹簧(222)上设有第一伸缩杆(22)，所述支撑板(221)设于所述第一伸缩杆(22)上；所述支撑板(221)一侧设有第二连接块(23)，所述第二连接块(23)上设有第二活动槽，所述第二活动槽内设有配重块(24)，所述支撑板(221)上设有与所述配重块(24)相配合的第一凹槽，所述第二连接块(23)侧壁上设有第三连接块(26)，所述第三连接块(26)上设有用于驱动所述配重块(24)移动的气泵(261)，所述石英杯(3)顶部设有与所述支撑板(221)相配合的第二支撑环(31)；石英杯(3)转动至第一安装板(4)一侧，气缸(42)推动石英杯(3)往圆盘(2)方向移动，石英杯(3)移动至圆盘(2)上后第一支撑环(6)移动至支撑板(221)顶部，第一支撑环
(6)抵在支撑板(221)上，石英杯(3)完全移动至第一通空顶部后，配重块(24)移动至第一凹槽内，支撑板(221)重量增加推动第一伸缩杆(22)往下运动，第一伸缩杆(22)进入到第一活动槽内，石英杯(3)从第一通孔内掉出，石英杯(3)底部进入到旋转样品台上，近红外光谱仪对石英杯(3)内的样品做检测；样品检测完成后，配重块(24)从第一凹槽内进入到第二活动槽内，第一支撑弹簧(222)推动第一伸缩杆(22)往上运动，支撑板(221)推动石英杯(3)往上运动，石英杯(3)从第一通孔内升起，石英杯(3)移动至圆盘(2)顶部后，石英杯(3)移回载料槽内，第一电机驱动载料板(1)转动，对下一个石英杯(3)内的样品做检测。5.根据权利要求4所述的一种基于新零售模式的西湖龙井溯源技术，其特征在于：所述第二活动槽侧壁上设有第三活动槽，所述第三活动槽内设有第一连接板(25)，所述配重块(24)上设有第一连接杆(241)，所述第一连接杆(241)穿设于所述第三活动槽内，所述第一连接板(25)上设有第一滑槽，所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖金燕，计晴阁，付贤树，李潮锋，王建萍，叶子弘，俞晓平，张明洲，陈飞杰，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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