基于龍井茶香氣風(fēng)味特性的品質(zhì)判定

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(guó)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(guó)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(píng)和智能感官分析對(duì)4 個(gè)等級(jí)西湖龍井茶進(jìn)行識(shí)別判定。通過(guò)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(duì)電子鼻傳感器進(jìn)行篩選。通過(guò)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(duì)于訓(xùn)練集樣本100%和測(cè)試集樣本97.5%的正確識(shí)別。

西湖龍井茶；人工感官審評(píng)；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(guó)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(jí)與1～10級(jí)，總共11 個(gè)不同的等級(jí)，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(chǎng)上龍井茶質(zhì)量級(jí)別混亂，以次充好的現(xiàn)象時(shí)常發(fā)生，這對(duì)龍井茶貿(mào)易和消費(fèi)者權(quán)益都帶來(lái)了不良的影響。如何讓如今亂象叢生的龍井茶市場(chǎng)走上健康有序的發(fā)展道路，這對(duì)現(xiàn)階段我國(guó)茶葉質(zhì)量的檢測(cè)技術(shù)提出了巨大的挑戰(zhàn)。

長(zhǎng)期以來(lái)，人工感官審評(píng)作為評(píng)判茶葉品質(zhì)的一種傳統(tǒng)方式，它通過(guò)綜合外形、香氣、湯色、滋味和葉底五方面信息對(duì)茶葉品質(zhì)做出整體且準(zhǔn)確的評(píng)判[2-4]。智能感官分析是通過(guò)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(píng)判結(jié)果的一項(xiàng)新興檢測(cè)技術(shù)。該技術(shù)因操作簡(jiǎn)便、檢測(cè)時(shí)間短、重復(fù)性好等特點(diǎn)在茶葉品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域受到越來(lái)越多的重視[5-9]。人工感官審評(píng)和智能感官分析作為檢測(cè)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(cè)。為結(jié)合人工感官審評(píng)和智能感官分析更好地用于茶葉品質(zhì)檢測(cè)，本實(shí)驗(yàn)對(duì)4 個(gè)不同等級(jí)的西湖龍井茶分別進(jìn)行香氣分屬性感官審評(píng)和電子鼻檢測(cè)，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(duì)電子鼻傳感器進(jìn)行篩選，并通過(guò)進(jìn)一步的特征提取和模式分類實(shí)現(xiàn)對(duì)于龍井茶等級(jí)的識(shí)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(jí)（特級(jí)、1級(jí)、2級(jí)、3級(jí)）西湖龍井茶，每個(gè)等級(jí)西湖龍井茶各包含8 個(gè)平行樣本。實(shí)驗(yàn)前，不同等級(jí)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(guó)Alpha MOS公司。

1.3 方法

1.3.1 人工感官審評(píng)

龍井茶感官審評(píng)由6 位國(guó)家級(jí)茶葉審評(píng)專家完成。依據(jù)GB/T 14487—2008《茶葉感官審評(píng)術(shù)語(yǔ)》[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(jí)的龍井茶平行樣本按相同比例進(jìn)行混合調(diào)配，審評(píng)專家通過(guò)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(duì)調(diào)配后的4 個(gè)等級(jí)龍井茶的香氣分屬性強(qiáng)度進(jìn)行打分，每個(gè)等級(jí)樣品重復(fù)審評(píng)3 次。

1.3.2 電子鼻檢測(cè)

每個(gè)等級(jí)龍井茶由32 份檢測(cè)樣品組成。其中,每個(gè)等級(jí)龍井茶的8 個(gè)平行樣本各制取4 份檢測(cè)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(dòng)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(duì)電阻S作為樣品的氣味指紋圖譜(圖2)。相對(duì)電阻S按公式(1)計(jì)算：

式中：R為傳感器在待測(cè)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(hào)采集過(guò)程中,每隔0.5 s記錄響應(yīng)數(shù)值,所以每條響應(yīng)信號(hào)由241 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成。根據(jù)響應(yīng)信號(hào)特點(diǎn),選擇響應(yīng)絕對(duì)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(hào)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(píng)結(jié)果，通過(guò)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(duì)電子鼻傳感器進(jìn)行篩選。通過(guò)核Fisher判別分析（kernel Fisher discriminant analysis，KFDA）法和K-最近鄰（K-nearest neighbor，KNN）算法對(duì)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(duì)于龍井茶等級(jí)的識(shí)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(píng)結(jié)果見(jiàn)表2。通過(guò)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)性大小（表3），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(píng)價(jià)中的相對(duì)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(duì)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(guò)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(píng)結(jié)果和電子鼻檢測(cè)結(jié)果，通過(guò)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(shuō)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(cè)，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(duì)龍井茶等級(jí)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(guò)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(jí)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(jí)區(qū)分效果相當(dāng)，4 個(gè)等級(jí)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(jí)的區(qū)分效果明顯下降，不同等級(jí)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(shuō)明: LY型傳感器對(duì)于龍井茶等級(jí)的區(qū)分效果不顯著，篩除LY型傳感器對(duì)龍井茶等級(jí)的區(qū)分效果無(wú)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(duì)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(jí)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(jí)識(shí)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(guò)核方法實(shí)現(xiàn)對(duì)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(guò)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(guò)程中，對(duì)于新給定樣本，KNN通過(guò)尋找訓(xùn)練樣本集中與測(cè)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(cè)試樣本的類別[23-26]。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，以每個(gè)等級(jí)的22 個(gè)樣本為訓(xùn)練樣本，剩余的10 個(gè)樣本為測(cè)試樣本。所以訓(xùn)練集共有88 個(gè)（22×4=88）茶葉樣本，測(cè)試集共有40 個(gè)（10×4）茶葉樣本。表5為通過(guò)交互驗(yàn)證方法對(duì)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(duì)龍井茶等級(jí)的識(shí)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(duì)訓(xùn)練集樣本和測(cè)試集樣本的正確識(shí)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(duì)4 個(gè)等級(jí)西湖龍井茶進(jìn)行人工感官審評(píng)和智能感官分析的基礎(chǔ)上,通過(guò)相關(guān)性分析建立龍井茶香氣分屬性權(quán)重,并通過(guò)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(duì)電子鼻傳感器進(jìn)行了篩選。通過(guò)KFDA-KNN模型的進(jìn)一步特征提取和模式分類,實(shí)現(xiàn)了對(duì)于訓(xùn)練集樣本100%的正確識(shí)別和測(cè)試集樣本97.5%的正確識(shí)別。結(jié)果表明,人工感官審評(píng)和智能感官分析能相互結(jié)合共同用于龍井茶等級(jí)的識(shí)別判定, KFDA-KNN模型的應(yīng)用能進(jìn)一步提升對(duì)于龍井茶等級(jí)的識(shí)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(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2011AA1008047)；國(guó)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?。E-mail：zhirc@cnis.gov.cn