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作者：俞素琴;杨玉璞;张处平;董春旺;祁丹丹;杨崇山;
单位：江西婺源茶业职业学院茶学系;内蒙古民族大学农学院;江西河红茶业有限公司;山东农业科学院茶叶研究所;
摘要：该文以不同品种和品质等级的婺源绿茶为研究对象，基于近红外光谱无损检测技术，分别建立了多品种婺源绿茶的感官评分和儿茶素含量预测模型，比较了不同预处理算法、变量筛选方法和建模方法对预测精度的影响。首先，将原始光谱预处理后，使用主成分分析进行降维处理，随后通过竞争自适应重加权采样法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、随机蛙跳跃算法和变量空间迭代收缩法筛选出与感官评分和儿茶素含量有关的特征波段，分别建立了偏最小二乘法和随机森林(random forest algorithm, RF)预测模型。结果表明，感官评分最佳的预处理和变量筛选算法分别为标准正态变量变换和CARS,儿茶素含量的最佳的预处理和变量筛选算法分别为标准化和CARS,非线性RF模型效果最佳，对感官评分和儿茶素含量的预测精度分别达到了0.927和0.939,相对标准偏差值均>2,表明模型预测性能较好，鲁棒性较强。研究表明近红外光谱技术可用于不同品质等级的婺源绿茶感官评分和儿茶素含量的快速预测。
关键词：婺源绿茶;;近红外光谱;;感官评分;;儿茶素;;预测
基金资助：江西省科技合作重点项目(20212BDH80025,20212BDH8011);; 浙江省重点研发计划项目(2022C02010,2023C02043)
