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…     

人工神经网络在坦洋工夫红茶感官品质评定中的应用研究

根据坦洋工夫红茶感官品质主要评定指标,采用BP神经网络建立了坦洋工夫红茶等级与其主要评定指标之间的非线性映射关系,实现了对坦洋工夫红茶等级的预测,并通过实验进行验证。研究表明,所构建的坦洋工夫红茶评审专家预测系统有较好的识别效果,实用性强,克服了许多人为误差,提高了茶叶评审的速度,评茶人员只需具备一定的茶叶审评知识,就能正确地对坦洋工夫红茶的等级进行评定。     

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。     

人工神经网络及其在茶叶审评中的应用

本文将人工神经网络技术应用于茶叶品质等级评定,建立了铁观音品质评定的BP神经网络模型,获得了令人满意的评判结果.尽管本网络的构造是以传统各项感官审评因子为基础,但其各项性能优于传统的审评方法,具有较好的容错、抗干扰能力和准确性,为茶叶品质评定提供了一条新途径.     

神经网络技术及其在茶叶中的应用

神经网络（全称人工神经网络,ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ,ＡＮＮ）技术是人工智能研究内容之一,是在研究生物神经系统的启示下发展起来的一种信息处理方法。它不需要设计任何数学模型,只靠过去的经验来学习,可以处理模糊的,非线性的,含有噪声的数据。广泛用于预测、分类、模式识别、非线性回归、过程控制等各种数据处理的场合。而且在大多数情况下,应用效果优于传统的统计分析方法［１,２］。１　神经网络的特点人脑的神经网络是由１００亿个生物神经元构成,而其中每一个神经元又与约１～１０万个其它神经元…     

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。     

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     

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。     

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。     

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。     

微机在茶叶理化审评中的应用

一、引言茶叶品质是多种品质因子综合影响的结果,各品质因子之间的协调对品质起着不可忽视的作用。随着茶叶品质化学研究的不断深入,作为感官审评的补充--理化审评已逐步成为现实。通过对茶样进行化学测定,把所得的数据作广泛的统计分析,用统计结果分析说明茶品质与其主要成份的关系,采用多元回归分析,揭示各品质因子与品质之间的关系,以所得的多元回归方程预测茶样的品质,则越来越显示出优越性与实用性。然而,多元回归分析的计算量过去使人望而却步,从而阻碍了其应用。随着微机的普及应用,使繁多的计算变得迅速准确,使得它在回…     

介绍茶叶等级评定仪

借助现代科技,对传统的感官评茶方法补充一些理化指标的检测项目,有利于评茶方法的科学与完善。因此,抓住那些与茶叶品质相关性密切的理化因子进行探索,找出一种较为科学简便的理化评茶方法,作为感官评茶方法的重要补充,这无疑是一件非常有意义的工作。出于这样的考虑,杭州茶厂近年研制成功一种可供评茶人员使用的“茶叶等级评定仪”,并已获得国家专利,现将这种仪器作一简要介绍。     

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。     

茶叶品质性状的构成与评价

一、茶叶品质和品质评价的概念所谓茶叶品质,一般指茶叶的色、香、味、形与叶底,是茶叶产品所具备的满足人们需要的属性,即茶叶的使用价值。茶叶品质评价是对茶叶产品的属性,即卫生品质、加工品质、保健品质、商品品质等方面进行客观、定量和标准的分析过程,从而对茶叶质量作综合评价。茶叶产品根据加工方法不同和品质上的差异,分为绿茶、红茶、乌龙茶、白茶、黑茶、黄茶六大茶类和再加工茶,茶叶产品种类繁多,产品各异。20世纪70年代以来,人们尝试采用机器视觉技术、人工神经网络技术、电子鼻、电子舌、化学指纹图谱等手段对茶叶品质进行评价。但目前在国内外,茶叶品质的优劣大多数是通过人的感官评定的,其原因是由于茶叶的品质成分组成复杂,无法通过某种成分的量化表达。     

基于人工神经网络的茶叶鉴定专家系统设计与研究

人工神经网络是利用计算机技术对网络前端采集过来的网络序列进行自动的分析与处理。如今也广泛应用到了茶叶鉴定领域中,并逐渐综合了嵌入式技术、网络信息处理技术和无线通信技术等,随着这些技术的发展,茶叶鉴定技术也有了广阔的应用空间,本文结合人工神经网络技术,对该技术在现阶段我国茶叶鉴定领域的应用做出相关研究。     

基于茶叶品质评价的统计分析技术应用

从目前整个茶叶产品的分类状况看,由于其缺乏合理、准确的茶叶品质评价分析技术和方法,进而使得整个茶叶市场上,其茶叶产品分类混乱,以次充好现象较为严重。因此,基于茶叶品质统计活动开展的具体要求,完善应用相应的统计分析技术,从而实现对茶叶产品品质的精准分类。本文拟从茶叶品质评价过程中具体应用的统计分析技术入手,从而探究基于茶叶品质评价的统计分析技术具体应用思路。     

茶叶品质与施肥

所谓施肥，就包括化肥养分的调配、有机无机肥料配合。施肥方法、数量、时期等等。目前关于茶园施肥技术的研究，重点多放在它对土壤的影响，对茶叶产量的效果以及养分流失、茶树营养等方面。对于品质方面影响的研究，也有一些零星报导，但不系统。我们知道，要提高茶叶质量，除了茶树品种这个内在因素外，不外乎有三条途径，即从茶树栽培、茶叶加工和经营管理入手。在这三个方面，栽培上的意义更大，把握鲜叶质量关是提高茶叶品质的关键。但从栽培而言，与品质关系最为密切的是茶树的土壤营养。目前，补充和调节茶树营养的方法，主要是通过…     

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.