【摘 要】
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茶叶是世界上最受欢迎的饮料之一,其中含有多种有益于人类健康的营养元素和药用成分,受到各地消费者青睐。然而茶叶的种类和品质不一,以次充好的现象常有发生。传统的专家感官评估、化学分析等鉴别方法易受多方面因素干扰,难以适应现代化生产的发展需求。本文应用近红外高光谱成像技术（900-1700 nm）,基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）等机器学习算法,实现了茶叶种类、产地
【基金项目】
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天津市企业科技特派员项目（18JCTPJC57500）；
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茶叶是世界上最受欢迎的饮料之一,其中含有多种有益于人类健康的营养元素和药用成分,受到各地消费者青睐。然而茶叶的种类和品质不一,以次充好的现象常有发生。传统的专家感官评估、化学分析等鉴别方法易受多方面因素干扰,难以适应现代化生产的发展需求。本文应用近红外高光谱成像技术（900-1700 nm）,基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）等机器学习算法,实现了茶叶种类、产地和等级的快速无损识别。通过优化SVM参数,以及融合高光谱图像的光谱、纹理信息,进一步提高了识别模型的精度。主要研究内容和成果如下:（1）采集5种不同茶叶的高光谱数据,并提取样本感兴趣区域的平均光谱,通过标准正态变量变换、SG平滑、多元散射校正进行预处理。将预处理后的光谱数据分别应用网格搜索-支持向量机（Grid Search-Support Vector Machine,GS-SVM）、K近邻（K Near Neighbor,KNN）、偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression,PLSR）、随机森林算法（Random Forest,RF）建立茶叶种类识别模型。通过比较,GS-SVM模型性能有较高的准确性和鲁棒性,预测集识别率为93.33%,基本实现了茶叶种类的快速无损识别。（2）针对在现有的茶叶识别模型中,搜索SVM参数时计算复杂且容易陷入局部最优解的问题,引入了一种人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）优化的方法。通过迭代,当惩罚因子与核函数宽度2)分别为78.42和0.13时,识别模型性能最佳。预测集相关系数由0.94提升至0.96,训练集均方根误差和预测集均方根误差分别为1.36、1.48,此时ABC-SVM茶叶种类识别模型的预测集识别率由93.33%提升至95.17%,这表明应用ABC算法进行参数寻优,能够提升茶叶识别模型性能。（3）以龙井茶为研究对象,针对影响其品质的两大因素（地理来源和等级）进行识别研究。首先采用T分布随机近邻嵌入等方法将预处理后的茶叶样本数据降维,然后应用灰度共生矩阵对降维后的特征图像进行纹理信息提取。最后基于光谱特征、图像特征以及融合特征分别建立龙井茶3大产区和6个等级的识别模型。通过数据融合,龙井茶产区识别模型预测集识别率由94.17%提升至99.17%,等级识别模型预测集识别率由91.11%提升至98.61%。结果表明,高光谱图像的光谱和空间域生成互补信息,对该信息的协同处理可以提高分类模型的精度。
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