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茶葉所在紅茶品質(zhì)等級(jí)快速判別研究方面取得進(jìn)展
近日，茶葉所茶葉加工研究室在國(guó)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(guó)有研科技集團(tuán)有限公司郭偉清博士為論文共同通訊作者。
審評(píng)茶葉的滋味、香氣和整體感官品質(zhì)對(duì)生產(chǎn)和銷售至關(guān)重要，然而傳統(tǒng)感官審評(píng)方法易受主觀因素和審評(píng)環(huán)境的影響，難以客觀快速評(píng)價(jià)大量茶葉在不同感官屬性方面的品質(zhì)等級(jí)。
本研究以英德紅茶為研究對(duì)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(shí)別紅茶的滋味和香氣等級(jí)，應(yīng)用最優(yōu)的主成分?jǐn)?shù)和分類算法的模型準(zhǔn)確率最高分別為99.63%和97.00%。基于近紅外光譜的定量模型可預(yù)測(cè)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(cè)非揮發(fā)性和揮發(fā)性化合物組成信息的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，研究了數(shù)據(jù)融合判別茶葉品質(zhì)等級(jí)的可行性。將兩種數(shù)據(jù)在特征層進(jìn)行融合構(gòu)建整體感官品質(zhì)評(píng)價(jià)模型，采用支持向量機(jī)（SVM）、K近鄰（KNN）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）算法分別實(shí)現(xiàn)了98.13%、96.63%和97.75%的準(zhǔn)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(píng)價(jià)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(xiàng)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(tuán)隊(duì)建設(shè)項(xiàng)目（茶葉）：采后與加工崗位（2023KJ120），廣東省重點(diǎn)領(lǐng)域研究開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2021B0909060001），廣東省高水平創(chuàng)新研究院項(xiàng)目（2021B0909050001），廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（2023A04J0815），中國(guó)有研科技集團(tuán)有限公司青年基金項(xiàng)目（Y20233102133）資助。
原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814623028601
