茶汤倒出
,
过滤
,
取
80 mL
置于
100 mL
烧杯中
,
静置
冷却至室温
25 益,
待测
.
2摇
结果与分析
2郾 1摇
数据处理方法
实验数据的采集
、
分析和模式识别均由智舌自
带的
smartongue
数据处理软件完成
.
采集的数据选
取每个相应电流脉冲信号的最大
、
最小和
2
个拐点
共
4
个值作为特征值组合进行分析
.
数学分析方法
采用
PCA
和
LDA.
PCA
是模式识别中最基本的多元统计分析方
法
.
它是将原变量进行线性组合
,
转换成几个互不
相关的新变量
(
即主成分
),
能够尽可能多地表征原
变量的数据结构特征而不丢失信息
,
从而达到数据
降维和简化问题的目的
[10 - 14]
.
主成分的累计方差
大于总方差的
85% ,
就认为基本可以代表原数据的
特征
. PCA
方法得到的特征是原变量的最佳描述特
征而非最佳分类特征
.
LDA
属于有监督模式识别方法
,
是监督模式识
别方法中最常用和研究最广的方法
. LDA
选择能够
最大程度分开所给各类的分割面作为它的投影方
向
,
即找到一个函数
,
该函数的变量为原始变量的线性
组合
[11,15 -20]
.
这种计算判别函数的方法可以使投影后
模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类
间距离
,
即模式在该空间中有最佳的可分离性
.
区分指数
(discrimination index,DI)
是滋味指纹
分析技术区分类间样品的程度以及类内样品离散度
的表征值
.
当类间样品区分明显
,
各类样品之间无
重叠时
,DI
呈正值
,
且类间距离越远
、
类内样品越聚
拢
,
该值越大
,
最大值为
100% ;
反之
,
当类间样品出
现重叠
,
样品区分不明显时
,DI
值呈现负值
,
且重叠
现象越严重
、
类内样品越离散
,
该值越小
[12,21 - 25]
.
2郾 2摇
不同炒制温度和时间对苦荞茶品质的影响
使用智舌的
6
个工作电极分别在
1,10,100 Hz
3
个频率段下对
12
组不同炒制温度和时间制得的
苦荞茶样品进行检测
.
由单个电极区分不同炒制工
艺制备的
12
组苦荞茶样品的结果见表
2,
各个电极
在
1,10,100 Hz
频率下的区分效果均不理想
,
所以
应采用组合电极对样品进行区分
,
找出具有最佳区
分效果的电极阵列组合方式以及电极最适合的多频
脉冲频率段
.
使用
smartongue
数据处理软件进行传
感器组合优化
,
结果显示
,
采用在金电极
(S2)100 Hz
和钯电极
( S3) 1 Hz
频率段下测得
DI
值最大
,
为
- 12郾 83% ,12
种苦荞茶的区分效果最好
,
如表
3(
前
10
位
) .
表
2摇
单电极对不同炒制工艺和储藏时间的苦荞茶样品的区分度
Tab. 2摇 Discrimination degree of single electrode on tartary buckwheat tea produced under
different roasting temperatures and time and storage periods
%
电极频率
f
/ Hz
铂电极
金电极
钯电极
1
10
100
1
10
100
1
10
100
不同炒制工艺的
12
组苦荞茶
- 35郾 28 - 51郾 60 - 37郾 94 - 43郾 72 - 35郾 73 - 41郾 78 - 46郾 21 - 42郾 83 - 46郾 91
不同储期的
7
组苦荞茶
- 113郾 12 - 123郾 21 - 132郾 11 - 187郾 89 - 169郾 29 - 172郾 98 - 199郾 35 - 213郾 66 - 168郾 58
电极频率
f
/ Hz
钨电极
钛电极
银电极
1
10
100
1
10
100
1
10
100
不同炒制工艺的
12
组苦荞茶
- 62郾 33 - 28郾 52 - 53郾 71 - 61郾 62 - 49郾 09 - 37郾 94 - 24郾 65 - 18郾 73 - 17郾 90
不同储期的
7
组苦荞茶
- 204郾 04 - 216郾 40 - 166郾 25 - 122郾 70 - 102郾 02 - 111郾 65 - 137郾 22 - 151郾 29 - 164郾 64
2郾 2郾 1摇
不同炒制温度和时间制备的
12
组苦荞茶样
品的
PCA
结果
根据优化后的最佳传感器组合数据进行
PCA,
得到主成分
PC1
和主成分
PC2
的主成分得分图
,
如
图
1.
图中的每个小框代表该种样品的整体特性
,
其
中
5
个记号点分别代表此种样品的
5
个重复
.
图
1
显示
,
主成分
PC1
的贡献率为
73郾 3% ,
主成分
PC2
的贡献率为
14郾 2% ,
二者的累计贡献率达到
87郾 5% ,
即保留了原始数据的
87郾 5%
的信息量
.
不
同样品类间品质差异可以通过主成分得分图上的距
离表征
,
两类样品的距离越近说明其品质特性越
相似
.
由图
1
可以看出
,PC2
可以较好地区分
12
组样
品中
,160 益(LR鄄4、5、6),170 益 (LR鄄7、8、9)
和
180
13
第
32
卷 第
6
期
摇 摇 摇 摇 摇 摇
曹
摇
静等
:
不同炒制方式及贮藏时间对苦荞茶滋味影响的智舌辨识研究
1...,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33 35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,...88