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适用于3类茶的定性分类及主要内含成分定量分析的近红外预测模型的建立

2015-01-23分类号:TS 272.5

【作者】王梦东1 王胜鹏2
【部门】1.武汉理工大学理学院  武汉 430063   2.湖北省农业科学院果树茶叶研究所  武汉 430071
【摘要】以白茶、乌龙茶和红茶为研究对象,力求同时实现对3类茶的定性鉴别和主要内含物含量的预测。采用因子化法建立定性预测模型,该模型能够正确识别全部独立验证集样品;采用偏最小二乘法结合主成分分析建立茶叶中含水量、茶多酚和咖啡碱的定量校正模型,并用相关系数、交互验证均方差和预测均方差对模型进行评价。验证集中含水量、茶多酚和咖啡碱3个内含物成分定量预测模型的相关系数分别为0.991 3、0.905 7和0.974 3。结果表明,预测模型能实现同时对3类茶叶的定性分类和主要内含物含量预测的目的,也达到了降低近红外预测模型成本的目的。
【关键词】茶叶   近红外光谱   预测模型   定性分类   定量分析
【基金】基金项目:国家青年科学基金项目(31400586); 湖北省青年科学基金项目(2014CFB224); 湖北省农业科学研究院果茶所青年科学基金项目(GCJJ201301)
【所属期刊栏目】华中农业大学学报
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