[发明专利]一种基于遗传算法的龙井茶品质检测等级模型中传感器的选择方法

摘要

一种基于遗传算法的龙井茶品质检测等级模型中传感器的选择方法，应用方差分析的原理，把每根传感器当作一个因素，不同样品的响应当作水平，进行方差齐性检验，保证数据满足方差分析的条件，应用SPSS数据分析软件对所有等级样品的传感器数据分别进行单因素方差分析计算F值，F值表明同一传感器对不同类样品的区分能力，F值越大，区分度则越大。

主权项

一种基于遗传算法的龙井茶品质检测等级模型中传感器的选择方法，其特征在于：包括如下步骤：A 西湖龙井茶的等级模型的校正集预测集的样本划分；   B 不同等级茶叶的电子鼻响应图谱分析；C 全体等级样品的主成分得分变化趋势分析；D 全体等级样品的主成分载荷分析；E 根据相似分类法建立等级建模的主成分数选择；F 茶叶的相似分类法的等级模型建立与预测；其中，所述电子鼻采用法国Alpha MOS公司生产带有顶空自动系统的Fox 4000型电子鼻，其包括18根传感器，用于茶叶等级鉴别的样品共617个，其中随机选择三分之二作校正集样品，剩下的三分之一用作预测集样品，所述遗传算法的实现主要包括5个基本要素：参数编码、变量的选取、群体的初始化、适应度函数设计、遗传操作设计和收敛判据，其中作为重要环节的遗传操作包括三个算子：选择、交叉和变异；对等级模型的传感器响应图谱经过3轮遗传算法后，发现三根传感器LY2/LG、P40/1、TA/2在每次遗传过程中被使用的频率最低，因此剔除这三根传感器，对留下的LY2/G、LY2/AA、LY2/GH、LY2/gCTL、LY2/gCT、T30/1、P10/1、P10/2、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1这15根传感器进行不同等级模型的建立。