【摘要】 本发明公开一种茶叶汤色品质的量化评价方法，由3位以上的评茶员得到选取茶样汤色感官最终评分值；用色差计分别测量多批选取茶样的汤色测色值并计算衍生指标值，对汤色测色值和衍生指标值这些茶汤汤色参数变量进行主成分分析得到选取茶样的前K个主成分载荷数据；将选取茶样的前K个主成分载荷数据作为BP神经网络的输入，将选取茶样汤色感官最终评分值作为BP神经网络模型的输出反复训练得到BP神经网络模型；以同样方法得到待测茶样的前K个主成分载荷数据，将待测茶样的前K个主成分载荷数据输入BP神经网络模型预测得到待测茶样的汤色品质评价的量化值；能科学有效地给出茶叶汤色品质的量化值，与人工感官评定方法具有很好的一致性。 微信 【专利类型】发明授权 【申请人】江苏大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】212013 江苏省镇江市京口区学府路301号 【申请人地区】中国 【申请人城市】镇江市 【申请人区县】京口区 【申请号】CN201210009990.6 【申请日】2012-01-13 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102539326B 【公开公告日】2014-03-12 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102539326B 【授权公告日】2014-03-12 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G01N21/00; G06N3/08 【发明人】赵杰文; 吴瑞梅; 陈全胜; 黄星奕; 岳鹏翔 【主权项内容】1.一种茶叶汤色品质的量化方法，其特征是包括如下步骤： (1)由3位以上的评茶员给选取的多批茶样的汤色品质进行评分，得到选取茶样汤色感官最终评分值； (2)分别制备多批选取茶样的茶汤溶液，用色差计分别测量多批选取茶样的汤色测色值为：色差亮度L、红绿度a、黄蓝度b，计算衍生指标值为：色调采度 、色彩饱和度、色相b/a、色相角、色差 ； (3)对汤色测色值和衍生指标值这些茶汤汤色参数变量进行主成分分析，得到选取茶样的前K个主成分载荷数据； (4)将所述选取茶样的前K个主成分载荷数据作为BP神经网络的输入，将所述选取茶样汤色感官最终评分值作为BP神经网络模型的输出，BP神经网络采用输入层、隐含层和输出层的3层网络拓扑结构，输入层神经元个数为K，输出层神经元个数为1，反复训练BP神经网络，通过测试后得到BP神经网络模型； (5)制备待测茶样的茶汤溶液，用色差计测量并计算得到待测茶样的茶汤汤色参数变量，对所述待测茶样的茶汤汤色参数变量进行主成分分析得到待测茶样的前K个主成分载荷数据，将所述待测茶样的前K个主成分载荷数据输入所述BP神经网络模型预测，得到待测茶样的汤色品质评价的量化值； 步骤(3)中所述主成分分析的方法是： (1)将茶样的汤色参数数据用矩阵X表示为： ， 为第n个茶样的第p个汤色参数变量， (2)计算茶样相关系数矩阵 ，为第k个茶样的第i个汤色参数变量和第j个汤色参数变量之间的相关系数，为第k个茶样的第i个汤色参数变量，为第k个茶样的第j个汤色参数变量，为矩阵X的第i列的平均值，为矩阵X的第j列的平均值，n为茶样样本数； (3)求相关系数矩阵R的特征值，并使其按大小顺序排列， 求出对应于特征值的特征向量， ， 表示向量 的第j个分量； (4)计算主成分累计贡献率，取累积方差贡献率大于90%的特征值所对应的前K个主成分，K

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