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通过气相色谱、液相色谱、近红外光谱三种手段，分析了不同产地(景迈、易武、哀牢、景谷、芒景、江城等10 个产地)及加工工艺下的普洱茶(包括紫鹃原料青茶、普洱生茶、红茶、熟茶等)的氨基酸、风味物质、茶多酚等化学成分的含量，并利用主成分分析、聚类分析等化学计量学手段结合新的变量选择及模型应用域技术关联普洱茶的化学组成信息及其个体属性之间的内在联系，并对不同仪器得到的实验数据进行数据融合，建立能够表征普洱茶个体属性及品质的分类模型。结果表明，多维数据融合建立的分类模型信息量更加丰富，在对普洱茶的个体属性及品质识别研究中具有更高的准确性。