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廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉所在紅茶品質(zhì)等級快速判別研究方面取得進展

2024-01-11 09:02:26 來源：茶葉所閱讀量：13727

　　近日，茶葉所茶葉加工研究室在國際學(xué)術(shù)期刊Food Chemistry(中科院農(nóng)林科學(xué)一區(qū)，IF = 8.8)發(fā)表題為“Rapid discrimination of quality grade of black tea based on near-infrared spectroscopy (NIRS), electronic nose (E-nose) and data fusion”的研究論文。茶葉所夏紅玲博士為論文第一作者，茶葉所馬成英研究員、中國有研科技集團有限公司郭偉清博士為論文共同通訊作者。

　　審評茶葉的滋味、香氣和整體感官品質(zhì)對生產(chǎn)和銷售至關(guān)重要，然而傳統(tǒng)感官審評方法易受主觀因素和審評環(huán)境的影響，難以客觀快速評價大量茶葉在不同感官屬性方面的品質(zhì)等級。

　　本研究以英德紅茶為研究對象，采集了267份樣品的近紅外光譜和電子鼻數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)基于近紅外光譜和電子鼻數(shù)據(jù)建立模型可以分別有效地識別紅茶的滋味和香氣等級，應(yīng)用最優(yōu)的主成分數(shù)和分類算法的模型準確率最高分別為99.63%和97.00%?；诮t外光譜的定量模型可預(yù)測9種關(guān)鍵化合物的含量。

　　利用近紅外光譜和電子鼻可分別檢測非揮發(fā)性和揮發(fā)性化合物組成信息的技術(shù)優(yōu)勢，研究了數(shù)據(jù)融合判別茶葉品質(zhì)等級的可行性。將兩種數(shù)據(jù)在特征層進行融合構(gòu)建整體感官品質(zhì)評價模型，采用支持向量機(SVM)、K近鄰(KNN)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)算法分別實現(xiàn)了98.13%、96.63%和97.75%的準確率。這表明近紅外光譜與電子鼻數(shù)據(jù)融合包含了更全面的茶葉品質(zhì)信息，為茶葉品質(zhì)快速評價提供了一種新穎有效的方法。

　　該研究得到了廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院高水平科研創(chuàng)新戰(zhàn)略建設(shè)專項基金(R2020PY-JX016，R2021YJ-YB3025)、以農(nóng)產(chǎn)品為單位的廣東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系創(chuàng)新團隊建設(shè)項目(茶葉)：采后與加工崗位(2023KJ120)，廣東省重點領(lǐng)域研究開發(fā)計劃項目(2021B0909060001)，廣東省高水平創(chuàng)新研究院項目(2021B0909050001)，廣州市科技計劃項目(2023A04J0815)，中國有研科技集團有限公司青年基金項目(Y20233102133)資助?！?a target="_blank">閱讀原文】

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