戴悅雯，支瑞聰，趙 鐳，高海燕，史波林，汪厚銀

(1.上海大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,上海 200444；2.中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院食品與農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化研究所,北京 100088)

基于龍井茶香氣風(fēng)味特性的品質(zhì)判定

戴悅雯1，支瑞聰2,*，趙 鐳2，高海燕1，史波林2，汪厚銀2

(1.上海大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,上海 200444；2.中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院食品與農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化研究所,北京 100088)

結(jié)合人工感官審評和智能感官分析對4 個(gè)等級西湖龍井茶進(jìn)行識別判定。通過相關(guān)性分析和主成分分析，先后建立龍井茶香氣分屬性權(quán)重及龍井茶香氣分屬性與電子鼻傳感器關(guān)聯(lián)性。根據(jù)龍井茶香氣分屬性權(quán)重及香氣分屬性與傳感器關(guān)聯(lián)性結(jié)果，對電子鼻傳感器進(jìn)行篩選。通過核Fisher判別分析法和K-最近鄰算法進(jìn)行進(jìn)一步特征提取和模式分類，實(shí)現(xiàn)了對于訓(xùn)練集樣本100%和測試集樣本97.5%的正確識別。

西湖龍井茶；人工感官審評；智能感官分析；核Fisher判別分析

龍井茶，主產(chǎn)于浙江杭州西湖一帶，在我國已有1 200余年歷史。龍井茶因色澤翠綠，香氣濃郁，甘醇爽口，形如雀舌，即“色綠、香郁、味甘、形美”的特點(diǎn)聞名海內(nèi)外。按產(chǎn)期的先后及采摘地的不同，龍井茶被分為特級與1～10級，總共11 個(gè)不同的等級，其價(jià)格也由幾百元每斤到幾千元每斤不等[1]。然而，隨著茶產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化，目前市場上龍井茶質(zhì)量級別混亂，以次充好的現(xiàn)象時(shí)常發(fā)生，這對龍井茶貿(mào)易和消費(fèi)者權(quán)益都帶來了不良的影響。如何讓如今亂象叢生的龍井茶市場走上健康有序的發(fā)展道路，這對現(xiàn)階段我國茶葉質(zhì)量的檢測技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)。

長期以來，人工感官審評作為評判茶葉品質(zhì)的一種傳統(tǒng)方式，它通過綜合外形、香氣、湯色、滋味和葉底五方面信息對茶葉品質(zhì)做出整體且準(zhǔn)確的評判[2-4]。智能感官分析是通過模擬人的感官獲取有關(guān)茶葉香氣或滋味的特征信息，經(jīng)數(shù)據(jù)分析給出評判結(jié)果的一項(xiàng)新興檢測技術(shù)。該技術(shù)因操作簡便、檢測時(shí)間短、重復(fù)性好等特點(diǎn)在茶葉品質(zhì)檢測領(lǐng)域受到越來越多的重視[5-9]。人工感官審評和智能感官分析作為檢測茶葉品質(zhì)的2 種不同方式，目前主要單獨(dú)地應(yīng)用于茶葉品質(zhì)的檢測。為結(jié)合人工感官審評和智能感官分析更好地用于茶葉品質(zhì)檢測，本實(shí)驗(yàn)對4 個(gè)不同等級的西湖龍井茶分別進(jìn)行香氣分屬性感官審評和電子鼻檢測，根據(jù)相關(guān)性分析和主成分分析（principal component analysis，PCA）結(jié)果，以感官信息指導(dǎo)智能信息對電子鼻傳感器進(jìn)行篩選，并通過進(jìn)一步的特征提取和模式分類實(shí)現(xiàn)對于龍井茶等級的識別和判定。

1 材料與方法

1.1 材料

實(shí)驗(yàn)所用茶樣為采自杭州西湖產(chǎn)區(qū)的4 個(gè)不同等級（特級、1級、2級、3級）西湖龍井茶，每個(gè)等級西湖龍井茶各包含8 個(gè)平行樣本。實(shí)驗(yàn)前，不同等級的各個(gè)龍井茶樣本由鋁箔紙獨(dú)立密封包裝于-4 ℃條件下保存。

1.2 儀器與設(shè)備

Fox4000傳感器型電子鼻(由18 根氣敏傳感器組成：LY2/LG、LY2/G、LY2/AA、LY2/GH、LY2/ gCTL、LY2/gCT、T30/1、P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2) 法國Alpha MOS公司。

1.3 方法

1.3.1 人工感官審評

龍井茶感官審評由6 位國家級茶葉審評專家完成。依據(jù)GB/T 14487—2008《茶葉感官審評術(shù)語》[10]及專家討論結(jié)果，首先將西湖龍井茶的香氣分解為嫩香、清香、栗香、濃度、鮮爽度、火工度、陳氣、粗氣和異氣9 種分屬性并進(jìn)行詳細(xì)定義（表1）。每個(gè)等級的龍井茶平行樣本按相同比例進(jìn)行混合調(diào)配，審評專家通過7 點(diǎn)標(biāo)度法（圖1）（1:弱、2:較弱、3:稍弱、4:中等、5:稍強(qiáng)、6:較強(qiáng)、7:強(qiáng)）對調(diào)配后的4 個(gè)等級龍井茶的香氣分屬性強(qiáng)度進(jìn)行打分，每個(gè)等級樣品重復(fù)審評3 次。

1.3.2 電子鼻檢測

每個(gè)等級龍井茶由32 份檢測樣品組成。其中,每個(gè)等級龍井茶的8 個(gè)平行樣本各制取4 份檢測樣品(4×8=32),每份樣品質(zhì)量為1 g。將1 g茶葉碎末置于20 mL頂空瓶中,加入5 mL超純水,壓蓋密封置于自動進(jìn)樣裝置。當(dāng)頂空瓶被送入預(yù)熱區(qū)時(shí),在振蕩器轉(zhuǎn)速500 r/min和頂空溫度60 ℃條件下加熱900 s后,抽出2 mL氣體以2 mL/s的進(jìn)樣速率注入到電子鼻傳感器陣列室。在120 s響應(yīng)時(shí)間內(nèi),將所引起的傳感器相對電阻S作為樣品的氣味指紋圖譜(圖2)。相對電阻S按公式(1)計(jì)算：

式中：R為傳感器在待測氣體中的電阻/Ω；R0為傳感器在合成干燥空氣中的電阻/Ω[11]。

信號采集過程中,每隔0.5 s記錄響應(yīng)數(shù)值,所以每條響應(yīng)信號由241 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成。根據(jù)響應(yīng)信號特點(diǎn),選擇響應(yīng)絕對值最大點(diǎn),即氣味指紋圖譜的波峰點(diǎn)或波谷點(diǎn),作為信號參數(shù)進(jìn)行后續(xù)實(shí)驗(yàn)分析。

1.4 數(shù)據(jù)處理

根據(jù)人工感官審評結(jié)果，通過相關(guān)性分析建立龍井茶香氣分屬性權(quán)重。利用PCA建立龍井茶香氣分屬性與電子鼻傳感器的關(guān)聯(lián)性。根據(jù)香氣分屬性權(quán)重及香氣分屬性與傳感器關(guān)聯(lián)性結(jié)果，對電子鼻傳感器進(jìn)行篩選。通過核Fisher判別分析（kernel Fisher discriminant analysis，KFDA）法和K-最近鄰（K-nearest neighbor，KNN）算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取和模式分類，從而實(shí)現(xiàn)對于龍井茶等級的識別和判定。數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析由PASW Statistics 18和Matlab R2012a完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 龍井茶香氣分屬性權(quán)重建立

式中:Wi為龍井茶香氣分屬性權(quán)重；Ci為龍井茶香氣分屬性與整體香氣間的相關(guān)系數(shù)；i為龍井茶香氣分屬性個(gè)數(shù)。

龍井茶香氣分屬性專家審評結(jié)果見表2。通過相關(guān)性分析，得到龍井茶各香氣分屬性與整體香氣間的相關(guān)性大?。ū?），嫩香、清香、栗香、濃度、鮮爽度與龍井茶整體香氣呈較高的正相關(guān)性，粗氣和異氣與龍井茶整體香氣呈較高的負(fù)相關(guān)性。根據(jù)龍井茶香氣分屬性與整體香氣的相關(guān)性分析結(jié)果，按公式（2）求得各香氣分屬性在決定龍井茶整體香氣時(shí)所占的權(quán)重（表4），即各個(gè)香氣分屬性在龍井茶整體香氣評價(jià)中的相對重要程度。由表4可知，嫩香、清香、栗香、濃度和鮮爽度在決定龍井茶整體香氣時(shí)占有較高的權(quán)重，粗氣和異氣次之，火工度和陳氣所占的權(quán)重相對較低。

2.2 基于龍井茶香氣風(fēng)味特性的傳感器篩選

PCA是把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)方法，它可以將樣本在高維空間的分布通過低維空間展現(xiàn)。經(jīng)轉(zhuǎn)換后得到的新指標(biāo)被稱為主成分，方差貢獻(xiàn)率最大的被稱為第1主成分，貢獻(xiàn)率次之的被稱為第2主成分[12-15]。

根據(jù)龍井茶人工感官審評結(jié)果和電子鼻檢測結(jié)果，通過PCA法建立龍井茶香氣分屬性和電子鼻傳感器之間的關(guān)聯(lián)性（圖3）。在貢獻(xiàn)率為89.02%（PC1為71.56%， PC2為17.46%）的主成分得分圖上，香氣分屬性和傳感器之間的距離越近，說明兩者之間的關(guān)聯(lián)性越密切。由圖3可知，LY型傳感器與粗氣和異氣的關(guān)聯(lián)性最為密切，P型和T型傳感器則與嫩香、清香、栗香、濃度、鮮爽度和火工度的關(guān)聯(lián)性最為密切。

根據(jù)香氣分屬性與傳感器關(guān)聯(lián)性結(jié)果及香氣分屬性權(quán)重結(jié)果可知，與P型和T型傳感器關(guān)聯(lián)性最為密切的嫩香、清香、栗香、濃度、鮮爽度和火工度占香氣分屬性權(quán)重的73%，而與LY型傳感器關(guān)聯(lián)性最為密切的粗氣和異氣只占香氣分屬性權(quán)重的21%。由此推測，在電子鼻總的18 根傳感器中，與粗氣和異氣關(guān)聯(lián)性最為密切的LY型傳感器對龍井茶等級的區(qū)分作用低于P型和T型傳感器。

FDA算法是以樣本的可區(qū)分性為目標(biāo)，通過尋找一組線性變換以達(dá)到類內(nèi)散度最小且類間散度最大[16-17]。4 個(gè)等級龍井茶在總的18 根傳感器（圖4a）和P&T型傳感器條件下（圖4b）的等級區(qū)分效果相當(dāng)，4 個(gè)等級龍井茶都能得到有效區(qū)分。但在LY型傳感器條件下（圖4c），龍井茶等級的區(qū)分效果明顯下降，不同等級龍井茶之間出現(xiàn)嚴(yán)重的交叉重疊現(xiàn)象。以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明: LY型傳感器對于龍井茶等級的區(qū)分效果不顯著，篩除LY型傳感器對龍井茶等級的區(qū)分效果無明顯影響。

2.3 特征提取及模式分類

傳感器的篩選實(shí)現(xiàn)了對于智能感官信息的壓縮，但在剩余信息中哪些信息真正有助于龍井茶等級的區(qū)分還不得而知。特征提取能夠從剩余信息中提取出更有代表性的特征信息，挖掘數(shù)據(jù)空間內(nèi)在的結(jié)構(gòu)特征，從而進(jìn)一步提高龍井茶等級識別的準(zhǔn)確性和有效性。KFDA是將核方法引入到FDA中所產(chǎn)生的一種新的非線性特征提取方法[18-19]。設(shè)xi和xj（i，j=1、2…n）為數(shù)據(jù)空間中的樣本點(diǎn)，數(shù)據(jù)空間到特征空間的映射函數(shù)為Φ，核方法的主要思想就是實(shí)現(xiàn)向量的內(nèi)積變換:（xi，xj）→K（xi，xj）= Φ（xi）TΦ（xj）。KFDA不但能在訓(xùn)練樣本類別已知的基礎(chǔ)上以樣本的可區(qū)分性為目標(biāo)，更能通過核方法實(shí)現(xiàn)對于非線性數(shù)據(jù)的降維[20-22]。模式分類是指在特征提取的基礎(chǔ)上，利用分類算法將數(shù)據(jù)樣本判斷為某一模式類別的過程。KNN算法是經(jīng)典且被廣泛運(yùn)用的一種模式分類算法。在分類過程中，對于新給定樣本，KNN通過尋找訓(xùn)練樣本集中與測試樣本距離最近的K 個(gè)樣本，根據(jù)這K 個(gè)樣本所屬的類別判定測試樣本的類別[23-26]。

實(shí)驗(yàn)過程中，以每個(gè)等級的22 個(gè)樣本為訓(xùn)練樣本，剩余的10 個(gè)樣本為測試樣本。所以訓(xùn)練集共有88 個(gè)（22×4=88）茶葉樣本，測試集共有40 個(gè)（10×4）茶葉樣本。表5為通過交互驗(yàn)證方法對KFDA特征提取維數(shù)（1～10）和KNN數(shù)（K=1、3、5、7、9）優(yōu)化后對龍井茶等級的識別結(jié)果。由表5可知，龍井茶數(shù)據(jù)信息經(jīng)KFDA-KNN模型進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取和模式分類后，對訓(xùn)練集樣本和測試集樣本的正確識別率最高達(dá)到可達(dá)到100%和97.5%。

3 結(jié) 論

本實(shí)驗(yàn)在對4 個(gè)等級西湖龍井茶進(jìn)行人工感官審評和智能感官分析的基礎(chǔ)上,通過相關(guān)性分析建立龍井茶香氣分屬性權(quán)重,并通過PCA建立香氣分屬性與電子鼻傳感器之間的關(guān)聯(lián)性。根據(jù)香氣分屬性權(quán)重及香氣分屬性與傳感器的關(guān)聯(lián)性結(jié)果,對電子鼻傳感器進(jìn)行了篩選。通過KFDA-KNN模型的進(jìn)一步特征提取和模式分類,實(shí)現(xiàn)了對于訓(xùn)練集樣本100%的正確識別和測試集樣本97.5%的正確識別。結(jié)果表明,人工感官審評和智能感官分析能相互結(jié)合共同用于龍井茶等級的識別判定, KFDA-KNN模型的應(yīng)用能進(jìn)一步提升對于龍井茶等級的識別判定效果。

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Evaluation of Longjing Tea Quality Based on Aroma Characteristics

DAI Yuewen1, ZHI Ruicong2,*, ZHAO Lei2, GAO Haiyan1, SHI Bolin2, WANG Houyin2
(1. College of Life Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China; 2. Institute of Food and Agriculture Standardization, China National Institute of Standardization, Beijing 100088, China)

A combination of artificial sensory evaluation with intelligent sensory analysis was used in discrimination and identification of 4 grades of Xihu Longjing tea. Weights of aroma attributes and the correlation between aroma attributes and electronic nose sensors were established by correlation analysis and principal component analysis (PCA) and according to the results obtained, the optimal sensors of electronic nose were selected. Kernel Fisher discriminant analysis (KFDA) and K-nearest neighbor (KNN) were utilized for further feature extraction and pattern recognition, and the correction coefficient of the training and test sets were 100% and 97.5%, respectively.

Xihu Longjing tea; artificial sensory evaluation; intelligent sensory analysis; kernel Fisher discriminant analysis

TS272.7

A

10.7506/spkx1002-6630-201510022

2014-09-26

國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2011AA1008047)；國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(31201358)；北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項(xiàng)目(2012D009999000001)

戴悅雯(1989—),女,碩士研究生,研究方向?yàn)橹悄芨泄俜治?。E-mail：DAIDAIDD11@163.com

*通信作者：支瑞聰(1983—),女,副研究員,博士,研究方向?yàn)橹悄芨泄俜治觥-mail：zhirc@cnis.gov.cn