基于龙井茶香气风味特性的品质判定

戴悦雯，支瑞聪，赵 镭，高海燕，史波林，汪厚银

(1.上海大学生命科学学院,上海 200444；2.中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京 100088)

基于龙井茶香气风味特性的品质判定

戴悦雯1，支瑞聪2,*，赵 镭2，高海燕1，史波林2，汪厚银2

(1.上海大学生命科学学院,上海 200444；2.中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京 100088)

结合人工感官审评和智能感官分析对4 个等级西湖龙井茶进行识别判定。通过相关性分析和主成分分析，先后建立龙井茶香气分属性权重及龙井茶香气分属性与电子鼻传感器关联性。根据龙井茶香气分属性权重及香气分属性与传感器关联性结果，对电子鼻传感器进行筛选。通过核Fisher判别分析法和K-最近邻算法进行进一步特征提取和模式分类，实现了对于训练集样本100%和测试集样本97.5%的正确识别。

西湖龙井茶；人工感官审评；智能感官分析；核Fisher判别分析

龙井茶，主产于浙江杭州西湖一带，在我国已有1 200余年历史。龙井茶因色泽翠绿，香气浓郁，甘醇爽口，形如雀舌，即“色绿、香郁、味甘、形美”的特点闻名海内外。按产期的先后及采摘地的不同，龙井茶被分为特级与1～10级，总共11 个不同的等级，其价格也由几百元每斤到几千元每斤不等[1]。然而，随着茶产业的商业化，目前市场上龙井茶质量级别混乱，以次充好的现象时常发生，这对龙井茶贸易和消费者权益都带来了不良的影响。如何让如今乱象丛生的龙井茶市场走上健康有序的发展道路，这对现阶段我国茶叶质量的检测技术提出了巨大的挑战。

长期以来，人工感官审评作为评判茶叶品质的一种传统方式，它通过综合外形、香气、汤色、滋味和叶底五方面信息对茶叶品质做出整体且准确的评判[2-4]。智能感官分析是通过模拟人的感官获取有关茶叶香气或滋味的特征信息，经数据分析给出评判结果的一项新兴检测技术。该技术因操作简便、检测时间短、重复性好等特点在茶叶品质检测领域受到越来越多的重视[5-9]。人工感官审评和智能感官分析作为检测茶叶品质的2 种不同方式，目前主要单独地应用于茶叶品质的检测。为结合人工感官审评和智能感官分析更好地用于茶叶品质检测，本实验对4 个不同等级的西湖龙井茶分别进行香气分属性感官审评和电子鼻检测，根据相关性分析和主成分分析（principal component analysis，PCA）结果，以感官信息指导智能信息对电子鼻传感器进行筛选，并通过进一步的特征提取和模式分类实现对于龙井茶等级的识别和判定。

1 材料与方法

1.1 材料

实验所用茶样为采自杭州西湖产区的4 个不同等级（特级、1级、2级、3级）西湖龙井茶，每个等级西湖龙井茶各包含8 个平行样本。实验前，不同等级的各个龙井茶样本由铝箔纸独立密封包装于-4 ℃条件下保存。

1.2 仪器与设备

Fox4000传感器型电子鼻(由18 根气敏传感器组成：LY2/LG、LY2/G、LY2/AA、LY2/GH、LY2/ gCTL、LY2/gCT、T30/1、P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2) 法国Alpha MOS公司。

1.3 方法

1.3.1 人工感官审评

龙井茶感官审评由6 位国家级茶叶审评专家完成。依据GB/T 14487—2008《茶叶感官审评术语》[10]及专家讨论结果，首先将西湖龙井茶的香气分解为嫩香、清香、栗香、浓度、鲜爽度、火工度、陈气、粗气和异气9 种分属性并进行详细定义（表1）。每个等级的龙井茶平行样本按相同比例进行混合调配，审评专家通过7 点标度法（图1）（1:弱、2:较弱、3:稍弱、4:中等、5:稍强、6:较强、7:强）对调配后的4 个等级龙井茶的香气分属性强度进行打分，每个等级样品重复审评3 次。

1.3.2 电子鼻检测

每个等级龙井茶由32 份检测样品组成。其中,每个等级龙井茶的8 个平行样本各制取4 份检测样品(4×8=32),每份样品质量为1 g。将1 g茶叶碎末置于20 mL顶空瓶中,加入5 mL超纯水,压盖密封置于自动进样装置。当顶空瓶被送入预热区时,在振荡器转速500 r/min和顶空温度60 ℃条件下加热900 s后,抽出2 mL气体以2 mL/s的进样速率注入到电子鼻传感器阵列室。在120 s响应时间内,将所引起的传感器相对电阻S作为样品的气味指纹图谱(图2)。相对电阻S按公式(1)计算：

式中：R为传感器在待测气体中的电阻/Ω；R0为传感器在合成干燥空气中的电阻/Ω[11]。

信号采集过程中,每隔0.5 s记录响应数值,所以每条响应信号由241 个数据点构成。根据响应信号特点,选择响应绝对值最大点,即气味指纹图谱的波峰点或波谷点,作为信号参数进行后续实验分析。

1.4 数据处理

根据人工感官审评结果，通过相关性分析建立龙井茶香气分属性权重。利用PCA建立龙井茶香气分属性与电子鼻传感器的关联性。根据香气分属性权重及香气分属性与传感器关联性结果，对电子鼻传感器进行筛选。通过核Fisher判别分析（kernel Fisher discriminant analysis，KFDA）法和K-最近邻（K-nearest neighbor，KNN）算法对数据进行进一步的特征提取和模式分类，从而实现对于龙井茶等级的识别和判定。数学统计分析由PASW Statistics 18和Matlab R2012a完成。

2 结果与分析

2.1 龙井茶香气分属性权重建立

式中:Wi为龙井茶香气分属性权重；Ci为龙井茶香气分属性与整体香气间的相关系数；i为龙井茶香气分属性个数。

龙井茶香气分属性专家审评结果见表2。通过相关性分析，得到龙井茶各香气分属性与整体香气间的相关性大小（表3），嫩香、清香、栗香、浓度、鲜爽度与龙井茶整体香气呈较高的正相关性，粗气和异气与龙井茶整体香气呈较高的负相关性。根据龙井茶香气分属性与整体香气的相关性分析结果，按公式（2）求得各香气分属性在决定龙井茶整体香气时所占的权重（表4），即各个香气分属性在龙井茶整体香气评价中的相对重要程度。由表4可知，嫩香、清香、栗香、浓度和鲜爽度在决定龙井茶整体香气时占有较高的权重，粗气和异气次之，火工度和陈气所占的权重相对较低。

2.2 基于龙井茶香气风味特性的传感器筛选

PCA是把多个指标转换为几个综合指标的一种统计方法，它可以将样本在高维空间的分布通过低维空间展现。经转换后得到的新指标被称为主成分，方差贡献率最大的被称为第1主成分，贡献率次之的被称为第2主成分[12-15]。

根据龙井茶人工感官审评结果和电子鼻检测结果，通过PCA法建立龙井茶香气分属性和电子鼻传感器之间的关联性（图3）。在贡献率为89.02%（PC1为71.56%， PC2为17.46%）的主成分得分图上，香气分属性和传感器之间的距离越近，说明两者之间的关联性越密切。由图3可知，LY型传感器与粗气和异气的关联性最为密切，P型和T型传感器则与嫩香、清香、栗香、浓度、鲜爽度和火工度的关联性最为密切。

根据香气分属性与传感器关联性结果及香气分属性权重结果可知，与P型和T型传感器关联性最为密切的嫩香、清香、栗香、浓度、鲜爽度和火工度占香气分属性权重的73%，而与LY型传感器关联性最为密切的粗气和异气只占香气分属性权重的21%。由此推测，在电子鼻总的18 根传感器中，与粗气和异气关联性最为密切的LY型传感器对龙井茶等级的区分作用低于P型和T型传感器。

FDA算法是以样本的可区分性为目标，通过寻找一组线性变换以达到类内散度最小且类间散度最大[16-17]。4 个等级龙井茶在总的18 根传感器（图4a）和P&T型传感器条件下（图4b）的等级区分效果相当，4 个等级龙井茶都能得到有效区分。但在LY型传感器条件下（图4c），龙井茶等级的区分效果明显下降，不同等级龙井茶之间出现严重的交叉重叠现象。以上实验结果说明: LY型传感器对于龙井茶等级的区分效果不显著，筛除LY型传感器对龙井茶等级的区分效果无明显影响。

2.3 特征提取及模式分类

传感器的筛选实现了对于智能感官信息的压缩，但在剩余信息中哪些信息真正有助于龙井茶等级的区分还不得而知。特征提取能够从剩余信息中提取出更有代表性的特征信息，挖掘数据空间内在的结构特征，从而进一步提高龙井茶等级识别的准确性和有效性。KFDA是将核方法引入到FDA中所产生的一种新的非线性特征提取方法[18-19]。设xi和xj（i，j=1、2…n）为数据空间中的样本点，数据空间到特征空间的映射函数为Φ，核方法的主要思想就是实现向量的内积变换:（xi，xj）→K（xi，xj）= Φ（xi）TΦ（xj）。KFDA不但能在训练样本类别已知的基础上以样本的可区分性为目标，更能通过核方法实现对于非线性数据的降维[20-22]。模式分类是指在特征提取的基础上，利用分类算法将数据样本判断为某一模式类别的过程。KNN算法是经典且被广泛运用的一种模式分类算法。在分类过程中，对于新给定样本，KNN通过寻找训练样本集中与测试样本距离最近的K 个样本，根据这K 个样本所属的类别判定测试样本的类别[23-26]。

实验过程中，以每个等级的22 个样本为训练样本，剩余的10 个样本为测试样本。所以训练集共有88 个（22×4=88）茶叶样本，测试集共有40 个（10×4）茶叶样本。表5为通过交互验证方法对KFDA特征提取维数（1～10）和KNN数（K=1、3、5、7、9）优化后对龙井茶等级的识别结果。由表5可知，龙井茶数据信息经KFDA-KNN模型进行进一步的特征提取和模式分类后，对训练集样本和测试集样本的正确识别率最高达到可达到100%和97.5%。

3 结 论

本实验在对4 个等级西湖龙井茶进行人工感官审评和智能感官分析的基础上,通过相关性分析建立龙井茶香气分属性权重,并通过PCA建立香气分属性与电子鼻传感器之间的关联性。根据香气分属性权重及香气分属性与传感器的关联性结果,对电子鼻传感器进行了筛选。通过KFDA-KNN模型的进一步特征提取和模式分类,实现了对于训练集样本100%的正确识别和测试集样本97.5%的正确识别。结果表明,人工感官审评和智能感官分析能相互结合共同用于龙井茶等级的识别判定, KFDA-KNN模型的应用能进一步提升对于龙井茶等级的识别判定效果。

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Evaluation of Longjing Tea Quality Based on Aroma Characteristics

DAI Yuewen1, ZHI Ruicong2,*, ZHAO Lei2, GAO Haiyan1, SHI Bolin2, WANG Houyin2
(1. College of Life Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China; 2. Institute of Food and Agriculture Standardization, China National Institute of Standardization, Beijing 100088, China)

A combination of artificial sensory evaluation with intelligent sensory analysis was used in discrimination and identification of 4 grades of Xihu Longjing tea. Weights of aroma attributes and the correlation between aroma attributes and electronic nose sensors were established by correlation analysis and principal component analysis (PCA) and according to the results obtained, the optimal sensors of electronic nose were selected. Kernel Fisher discriminant analysis (KFDA) and K-nearest neighbor (KNN) were utilized for further feature extraction and pattern recognition, and the correction coefficient of the training and test sets were 100% and 97.5%, respectively.

Xihu Longjing tea; artificial sensory evaluation; intelligent sensory analysis; kernel Fisher discriminant analysis

TS272.7

A

10.7506/spkx1002-6630-201510022

2014-09-26

国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA1008047)；国家自然科学基金青年科学基金项目(31201358)；北京市优秀人才培养资助项目(2012D009999000001)

戴悦雯(1989—),女,硕士研究生,研究方向为智能感官分析。E-mail：DAIDAIDD11@163.com

*通信作者：支瑞聪(1983—),女,副研究员,博士,研究方向为智能感官分析。E-mail：zhirc@cnis.gov.cn