申请/专利权人：江西农业大学

申请日：2023-04-20

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117629970A

主分类号：G01N21/71

分类号：G01N21/71;G01N21/01;G06F18/241;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于激光诱导击穿光谱的茶叶与茶水数据融合分类鉴别方法，属于光谱分析领域。该方法首先利用LIBS检测装置对茶叶和茶水样品的元素组成进行分析，并选取强度差异大的元素特征谱线作为分析指标。然后在相同的条件下，对每种标准茶叶和茶水样品采集多组光谱数据，并将每种样品的光谱融合下数据分为两部分：一部分作为训练样本，用来建立分类鉴别模型；另一部分光谱作为验证样本，用于评估分类模型的准确性。对待测茶叶样本进行分类分析，调用建立好的分类模型，从而确定待鉴别茶叶的种类。本发明具有分类准确度高、鲁棒性好等优点，为茶叶的检测和种类鉴别提供了一种参考的方法。

主权项：1.一种基于激光诱导击穿光谱的茶叶与茶水数据融合分类鉴别方法，其特征在于包含以下步骤：1样品制备：针对茶叶样品，将茶叶样品粉碎并用压片机将其制成厚度均匀的片状样品。针对茶水样品，将茶叶与沸水浸泡后，倒入含定量滤纸的培养皿中，利用干燥设备将滤纸烘干。2标准样品的LIBS光谱获得：采用LIBS检测方法对标准茶叶样品和茶水富集后的元素组成进行初步分析，对比不同类别茶的LIBS光谱，选取强度差异明显的特征谱线作为分析指标；在相同的实验条件下，对每种茶叶、茶水样品采集n组LIBS光谱数据；3建立分类模型：选择分类算法建立茶叶分类鉴别模型。将每种茶叶与茶水数据融合的光谱数据随机分为两部分：一部分作为训练样本，用于建立分类模型；剩余部分作为验证样本，用于检验模型的分类效果。4实际样品的测试与鉴别：按照步骤1和2的方法采集待测茶样品的茶叶和茶水LIBS光谱数据，将待测茶样品的光谱融合数据输入步骤3建立的分类模型中进行鉴别，得到分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西农业大学 一种基于激光诱导击穿光谱的茶叶与茶水数据融合分类鉴别方法

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