基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价

为简化茶叶化学检测分析过程,实现茶叶高精度等级评价,该研究以黄山毛峰茶为研究对象,结合茶叶中茶多酚、儿茶素、咖啡碱、没食子酸及氨基酸成分检测,提出基于Elastic Net特征变量选择的茶叶等级评价方法,建立基于特征成分的黄山毛峰茶等级评价模型。试验选取6个不同等级共96个黄山毛峰茶叶样品,并分析了全部样品的19个成分,通过Elastic Net选取了9个特征成分（没食子酸、表儿茶素没食子酸酯、儿茶素、表儿茶素、没食子酸儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素、谷氨酸、精氨酸和儿茶素苦涩味指数）建立等级评价模型,并与主成分分析（Principal Components Analysis, PCA）进行对比。100次蒙特卡罗试验结果表明,相比于PCA预测集准确率平均值为70.79%,基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价准确率更高为78.72%。在此基础上,构建Elastic Net特征变量雷达图,实现黄山毛峰茶等级多变量综合评价可视化。研究结果表明所提方法可有效选择茶叶特征成分,提高黄山毛峰茶等级评价准确率,为茶叶高精度等级评价提供参考。