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基于GA-BP算法的红茶色泽分类研究
文献摘要：
目前国内外对茶叶的品质评价基本采用人工评审的方式,在评价茶叶的色泽时,结果会存在一定的主观误差.为了保证评审时的统一标准,为茶叶色泽类型评定提供数字化依据,本文基于GA-BP算法对红茶的干茶、汤色、叶底色泽分类进行了研究.以高精度的色差仪的测试结果作为基础颜色数据来源,通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络构建模型,探究红茶不同色泽类型的人工感官评价与L、a、b值之间的相关性.结果表明,本次研究中,干茶的色泽分类评审模型准确率为94％以上,汤色的色泽评审模型准确率为95％以上,叶底的色泽评审模型准确率为90％以上.
文献关键词：
红茶;色泽;神经网络;GA-BP;模型
中图分类号：
作者姓名：
周兵;谭卓昆;段红星;刘亮;张竞;吴文斗
作者机构：
云南农业大学理学院,云南昆明 650201;云南大学信息学院,云南昆明 650500;云南农业大学茶学院,云南昆明 650201;云南农业大学大数据学院,云南昆明 650201
文献出处：
引用格式：
[1]周兵;谭卓昆;段红星;刘亮;张竞;吴文斗-.基于GA-BP算法的红茶色泽分类研究)[J].福建茶叶,2022(02):15-17
A类：
B类：
GA,红茶,茶色,色泽,分类研究,茶叶,品质评价,统一标准,叶色,底色,色差仪,色数,数据来源,网络构建,构建模型,人工感官,感官评价,评审模型,模型准确率
AB值：
0.358747
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