基于近紅外的Fisher分類法識別茶葉原料品種的研究

   基于近紅外的Fisher分類法識別茶葉原料品種的研究

提出一種可對成品茶的原料品種進行準確識別的方法。在實驗中對不同原料品種（龍井43。與其他品種）制成的茶葉樣本進行近紅外光譜的采集，通過主成分分析（principal component analysis，PCA）后獲得了20個主成分，利用逐步回歸法篩選出8個主成分作為自變量，建立茶葉原料品種的Fisher識別函數(shù)對成品茶的原料品種進行識別分析。實驗結(jié)果表明建立的識別函數(shù)能很好地對茶葉的原料品種進行準確識別，在定標集中的識別準確率達到了96．8％，并月．利用外部樣本進行驗證的識別準確率也達到了93．5％。本實驗證實了利用PCA和Fisher識別組合分析識別成品茶原料品種的可行性。完成機構(gòu)：[1]中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所茶樹資源與改良研究中心,國家茶樹改良中心,浙江杭州310008 [2]南京農(nóng)業(yè)大學(xué),江蘇南京210095