人工神经网络在茶叶品质评定中的应用

人工神经网络是人工智能领域中发展最快的信息处理技术之一,其应用领域越来越广泛。文章介绍了人工神经网络的概念、特点和BP神经网络基本结构,对人工神经网络在茶叶品质评定方面的应用进行了综述,并对其应用上存在的问题进行了分析,对其今后的发展做出了展望。     

判别分析在茶叶品质评定中的应用

判别分析是对事物进行数值分类的一种多元统计方法。它又叫分辨分析或监督分类。它的基本思想是;在已经掌握了历史上每一类的若干样品的前提下,根据这些历史经验总结出分类的规律性(即建立判别函数),以用来指导以后的分类,即当我们遇到新样品时,就只要根据判别函数来判断新样品的类别。 判别分析的用途很广,目前在天气预报、医学诊断,植物分类等诸方面已得到应用。如天气预报中预报员根据前几天的各种气象要素来预报次日的天气;医学上,医生根据患者不同症状来判断病员所患的是何种疾病等等。判别分析根据需判别的总体多少可分为二级判别和多级判别。根据判别准则可分为费歇尔     

试论茶叶品质评定

茶叶品质是茶叶“色、香、味、形”诸要素的综合反映。建立科学、简捷地评定茶叶品质的方法,一直是茶叶科研工作者所探求的课题。一、茶叶品质评定的历史与现状 (一)传统感官审评我国自唐宋以来饮茶、品茶、评茶之风盛行。随着历史的发展,逐步积累了丰富的感官审评经验。感官审评具有简便、快捷的     

茶叶品质评定中新技术的应用

正一、新技术在茶叶外形评定中的应用研究1.机器视觉技术在茶叶外形评定中的应用研究计时鸣等~([1])利用茶叶自除尘机理解决茶尘对光路的阻塞问题,采用颜色、形状和重量三要素,实现根据茶叶品种和分级要求在线调整分类阈值,使得茶叶、茶梗分拣效率可达到人工的20~30倍。后来计时鸣等~([2])又应用神经网络原理,进行模式分类、训练学习、故障诊断、适应性在线寻优和知识累积与存贮,设计出茶叶与茶梗自动分选装置的内环智能体系和外环智能体系。林刚等~([3])应用日本PIAS公司研制的LA-525型计算机图像解析系统,以屯炒青毛茶标准样为对象测定了周长、面积、最大径等11种形状特征参数,并分析了这些形状参数与茶叶品质(等级)的相互关系。结果表明,11个性状特征值中有7个相关系数大于0.708,达到极显著水平,按相关系数大小顺序排列,依次为:平均幅宽、     

计算机技术在茶叶品质鉴定中的应用

随着茶业经济的不断发展,消费者对于茶叶品质越来越看重。品质较差的茶叶会受到茶人的排斥,久而久之,企业会逐渐淡出人们的视线。茶叶品质可以从茶叶外形、色泽、香味、口感以及化学物质等因素上加以判断。随着计算机技术的不断发展,传统意义上的茶叶品质鉴定方式逐渐不适应当下茶业经济的发展。本文首先从五个方面对茶叶品质参数加以说明,并根据这些参数就计算机技术在茶叶品质鉴定中的应用加以分析,希望能够对我国茶业经济的发展起到一定的帮助。     

茶叶品质评定的人工神经网络方法

本文取商业部颁发的4套炒青绿茶标准样为材料,运用10个较理想的茶叶色泽与滋味品质的理化指标,用人工神经网络方法,建立了品质级别判别的计算机智能专家系统,并获得了令人满意的评判结果。该方法性能良好,具有较好的容错、抗干扰能力和评判速度快等特点,从而为茶叶品质微机评判系统的研究奠定了良好的基础。     

近红外光谱法在茶叶品质检测中的应用

一、近红外光谱分析法简介近红外光谱分析(Near Infrared Spectroscopy,简称NIRS)已被广泛应用于农产品的内部品质检测。其原理是利用样品所含成分在近红外光谱区域的最强吸收波长不同,以及吸收的强度与有机成分呈线性关系进行定量分析,通过对已知成分含量的样品与其近红外光谱特征的回归分析,建立定标方程,即可对含有同一种有机成分的样品进行定量估     

多元回归分析在茶叶品质化学鉴定中的应用

茶叶品质是由各种品质因子共同决定的,各因子之间的协调作用对品质起着很大的作用。在分析茶叶品质与品质因子之间的关系时,必须综合考虑各主要因子的作用,只有这样才能把各因子之间的协调作用反映出来,多元回归分析就能解决这样的问题。     

计算机系统在茶叶品质鉴定中的开发与应用

茶叶品质鉴定主要针对干茶、茶汤等,基于茶叶底形状等表观数据,结合茶汤中生物活性物质含量分析茶叶的档次,这可以规范市场且更利于消费者选择茶叶,本文阐述了计算机系统软件发开在茶叶品质鉴定的优越性,以计算机视觉技术、电子鼻、电子舌为探针,结合色谱分析和光谱分析技术,深入分析了计算机系统在茶叶品质鉴定中的开发与应用,这为茶叶品质的鉴定提供了一定的参考意义。     

计算机图像处理技术在茶叶品质检测中的应用

传统茶叶品质判定主要是以人工评审为主,这种方法不仅无法避免误差,而且评审带有强烈的主观色彩。图像处理技术是基于计算机技术发展而来的一种新技术,将其运用到茶叶品质检测中,通过图像分割、标记以及HSI颜色模型等,能够对茶叶品质做出客观、科学的评价。经大量实践证明,将计算机图像处理技术应用到茶叶品质检测中,能够成功检测茶叶品质。     

茶叶品质评定方法的回顾及其展望

由于茶叶品质与茶叶商品规格、商品信誉及经济效益有着及其紧密的联系，而茶叶品质评定方法本身的先进程度对茶叶品质评定有着直接的影响，因此，研究和开发既准确、稳定，又简便、快速，能适应生产、加工、检验各环节的茶叶品质评定方法显得尤为重要。1茶叶品质评定方法的回顾回顾历史，我们不难发现，以实际标准样为依据的、依靠有经验的评茶师来评定茶叶品质的感官审评方法，自古以来一直起着主导作用。这种方法的优点在于只需几秒钟就能对茶叶外形和内质作出较客观正确的评定。但是我们也发现，这种审评方法既要求评茶师具有丰富的经验…     

计算机视觉分级技术在茶叶品质检验中的应用

茶叶是现今我们最为常见的饮料,具有保健的作用,深爱大家的喜爱。其茶叶品质的判定主要通过人类的感官器官对其色、香、味、形等等的观察,由于每个人受外界的影响所喜爱的茶叶及经验不同,在对茶叶审评时其结果也将会有所不同。随着计算机技术的不断提高,计算机技术的应用领域也越来越广泛,计算机视觉技术也有很大的提升。在计算机视觉基础上,运用图像处理技术分析出茶叶外形对茶叶品质的影响,以及通过彩色图像处理技术检测出不同加工工艺下的茶叶品质。通过这些研究发现,计算机视觉分级技术对于茶叶品质检测有着很好的作用。     

计算机图像处理技术在茶叶质量品质区分中的应用

随着我国经济的快速发展,国家越来越重视现有的茶叶质量品质的管理工作。为了进一步的提升茶叶的质量品质区分效果,必须要根据实际情况改善原有依靠人工进行区分的方式,减小质量监管中的判断误差,加强计算机图像处理技术的合理应用,提升茶叶品质判断的技术创新。因此,本文主要针对现阶段的计算机图像处理技术在茶叶质量品质区分中的应用进行简要分析,并提出合理化建议。     

计算机图像处理技术在茶叶质量品质区分中的应用

传统方法判定茶叶质量的好坏主要是依靠人工来进行,这一方法不免会出现一定的误差,同时人工评审带有一定的主观因素,随着时代的快速发展,计算机技术已经与在生活中的各行各业相互交叉渗透,例如生物医学、工厂生产、生活娱乐等等,它以其强大的功能和精准的判断从根本上改变人们的日常生活。本文拟从计算机图像处理技术出发,分析它的定义和发展前景,并将其与茶叶质量品质区分相互结合,以期实现茶叶质量品质区分的精准化和数字化。     

多组判别分析在茶叶品质理化评判中的应用

本文简述了多组判别分析的基本思想;探讨了多组判别分析在茶叶色泽品质理化评判中应用的可行性;分析了多组判别分析法与其他多元分析法评定茶叶品质等级准确性的差异及其原因。     

人工味觉系统在茶叶品质评价中的应用进展

综述人工味觉系统在茶叶感官品质评价中的应用进展,主要包括茶类区分、品质相关性分析、品质定量分析等,并提出ATS(Artificial taste systems)在茶汤预处理标准化、传感器稳定性和灵敏度的提高、模式识别技术的开发等方面的发展前景.     

计算机图像处理技术在茶叶感官品质检测中的应用研究

本文主要是以计算机图像处理技术为核心,以图像处理系统为基础,对茶叶感官品质检测的应用进行研究。首先详细介绍了计算机图像处理技术,然后详解了茶叶的感官品质的内容,最后以图像处理系统为基础,分析了茶叶感官品质如何使用图像处理技术来实现品质检测和质量鉴定的过程。