【摘 要】
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普洱茶存储年限检测方式存在操作繁琐、分析过程复杂等问题,为实现对不同存储年限的普洱茶的客观、快速的评价,采用电子舌结合离散小波变换-粒子群优化最小二乘支持向量机(DW
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2019MF024),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170314),教育部科技发展中心产学研创新基金(2018A02010)
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普洱茶存储年限检测方式存在操作繁琐、分析过程复杂等问题,为实现对不同存储年限的普洱茶的客观、快速的评价,采用电子舌结合离散小波变换-粒子群优化最小二乘支持向量机(DWT-PSO-LSSVM)模型对5种不同存储时间的普洱茶样本进行定性分析。针对电子舌输出信号特点,采用离散小波变换(DWT)作为特征提取方法对输出信号预处理。在此基础上,采用粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)对不同存储年限的普洱茶进行分类鉴别。实验表明,与传统机器学习模型相比,DWT-PSO-LSSVM模型对普洱茶存储年限的分类
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