【摘 要】
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为了快速、准确地对眉茶等级进行分类，提出了一种基于嗅觉可视化技术的眉茶等级快速分类方法。首先，根据卟啉显色反应预实验结果，选定了12种显色效果明显的卟啉指示剂制备嗅觉可视化传感器阵列，通过该传感器阵列与不同等级的眉茶茶汤进行反应，获取不同的特征图像。然后，对特征图像数据进行主成分分析和降维，将得到的不同维数的主成分分析结果作为输入变量，构建支持向量机（support vector machine,
【机 构】
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江苏大学高效能电机系统与智能控制研究院
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划重点专项（2017YFD0400805）；
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为了快速、准确地对眉茶等级进行分类，提出了一种基于嗅觉可视化技术的眉茶等级快速分类方法。首先，根据卟啉显色反应预实验结果，选定了12种显色效果明显的卟啉指示剂制备嗅觉可视化传感器阵列，通过该传感器阵列与不同等级的眉茶茶汤进行反应，获取不同的特征图像。然后，对特征图像数据进行主成分分析和降维，将得到的不同维数的主成分分析结果作为输入变量，构建支持向量机（support vector machine,SVM）眉茶等级分类模型。最后，引入3种群体智能优化算法（萤火虫算法、灰狼优化算法、布谷鸟算法）对SVM分类模型的惩罚因子c和核函数参数g进行优化。结果显示：未经优化的SVM分类模型对测试集的分类正确率为80%，所需的主成分个数为12个；经过优化的SVM模型的分类正确率均有所提升，其中经过布谷鸟算法优化的SVM模型对测试集的分类正确率达到了93.3%，且所需的主成分个数减少为6个。这表明应用嗅觉可视化技术能够实现对眉茶等级的分类，而通过群体智能优化算法优化SVM分类模型可以显著增强模型的性能，提高分类正确率。
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