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茶叶是我国重要的经济作物,在出口上占据较大份额,而现有的茶叶品类区分多靠人为主观评价,体系较为混乱,不利于产业的推广。因此,本文以绿茶为研究对象,基于香气与近红外光谱数据建立品类辨识模型,针对现有技术中存在香气辨识准确率不高、光谱采集成本高、光谱数据维度大等问题展开研究。提出基于信息熵增益优选香气特征的绿茶品类辨识方法。基于去基准及Savitzky-Golay滤波方法,降低香气数据中的噪声干扰。针对现有辨识模型单一或组合使用均值、方差等特征造成信息不足或冗余的问题,提出基于信息熵增益的特征排序方法,