基于龍井茶香氣風味特性的品質判定

戴悅雯，支瑞聰，趙 鐳，高海燕，史波林，汪厚銀

(1.上海大學生命科學學院,上海 200444；2.中國標準化研究院食品與農業標準化研究所,北京 100088)

基于龍井茶香氣風味特性的品質判定

戴悅雯1，支瑞聰2,*，趙 鐳2，高海燕1，史波林2，汪厚銀2

(1.上海大學生命科學學院,上海 200444；2.中國標準化研究院食品與農業標準化研究所,北京 100088)

結合人工感官審評和智能感官分析對4 個等級西湖龍井茶進行識別判定。通過相關性分析和主成分分析，先后建立龍井茶香氣分屬性權重及龍井茶香氣分屬性與電子鼻傳感器關聯性。根據龍井茶香氣分屬性權重及香氣分屬性與傳感器關聯性結果，對電子鼻傳感器進行篩選。通過核Fisher判別分析法和K-最近鄰算法進行進一步特征提取和模式分類，實現了對于訓練集樣本100%和測試集樣本97.5%的正確識別。

西湖龍井茶；人工感官審評；智能感官分析；核Fisher判別分析

龍井茶，主產于浙江杭州西湖一帶，在我國已有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”的特點聞名海內外。按產期的先后及采摘地的不同，龍井茶被分為特級與1～10級，總共11 個不同的等級，其價格也由幾百元每斤到幾千元每斤不等[1]。然而，隨著茶產業的商業化，目前市場上龍井茶質量級別混亂，以次充好的現象時常發生，這對龍井茶貿易和消費者權益都帶來了不良的影響。如何讓如今亂象叢生的龍井茶市場走上健康有序的發展道路，這對現階段我國茶葉質量的檢測技術提出了巨大的挑戰。

長期以來，人工感官審評作為評判茶葉品質的一種傳統方式，它通過綜合外形、香氣、湯色、滋味和葉底五方面信息對茶葉品質做出整體且準確的評判[2-4]。智能感官分析是通過模擬人的感官獲取有關茶葉香氣或滋味的特征信息，經數據分析給出評判結果的一項新興檢測技術。該技術因操作簡便、檢測時間短、重復性好等特點在茶葉品質檢測領域受到越來越多的重視[5-9]。人工感官審評和智能感官分析作為檢測茶葉品質的2 種不同方式，目前主要單獨地應用于茶葉品質的檢測。為結合人工感官審評和智能感官分析更好地用于茶葉品質檢測，本實驗對4 個不同等級的西湖龍井茶分別進行香氣分屬性感官審評和電子鼻檢測，根據相關性分析和主成分分析（principal component analysis，PCA）結果，以感官信息指導智能信息對電子鼻傳感器進行篩選，并通過進一步的特征提取和模式分類實現對于龍井茶等級的識別和判定。

1 材料與方法

1.1 材料

實驗所用茶樣為采自杭州西湖產區的4 個不同等級（特級、1級、2級、3級）西湖龍井茶，每個等級西湖龍井茶各包含8 個平行樣本。實驗前，不同等級的各個龍井茶樣本由鋁箔紙獨立密封包裝于-4 ℃條件下保存。

1.2 儀器與設備

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Alpha MOS公司。

1.3 方法

1.3.1 人工感官審評

龍井茶感官審評由6 位國家級茶葉審評專家完成。依據GB/T 14487—2008《茶葉感官審評術語》[10]及專家討論結果，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 種分屬性并進行詳細定義（表1）。每個等級的龍井茶平行樣本按相同比例進行混合調配，審評專家通過7 點標度法（圖1）（1:弱、2:較弱、3:稍弱、4:中等、5:稍強、6:較強、7:強）對調配后的4 個等級龍井茶的香氣分屬性強度進行打分，每個等級樣品重復審評3 次。

1.3.2 電子鼻檢測

每個等級龍井茶由32 份檢測樣品組成。其中,每個等級龍井茶的8 個平行樣本各制取4 份檢測樣品(4×8=32),每份樣品質量為1 g。將1 g茶葉碎末置于20 mL頂空瓶中,加入5 mL超純水,壓蓋密封置于自動進樣裝置。當頂空瓶被送入預熱區時,在振蕩器轉速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的進樣速率注入到電子鼻傳感器陣列室。在120 s響應時間內,將所引起的傳感器相對電阻S作為樣品的氣味指紋圖譜(圖2)。相對電阻S按公式(1)計算：

式中：R為傳感器在待測氣體中的電阻/Ω；R0為傳感器在合成干燥空氣中的電阻/Ω[11]。

信號采集過程中,每隔0.5 s記錄響應數值,所以每條響應信號由241 個數據點構成。根據響應信號特點,選擇響應絕對值最大點,即氣味指紋圖譜的波峰點或波谷點,作為信號參數進行后續實驗分析。

1.4 數據處理

根據人工感官審評結果，通過相關性分析建立龍井茶香氣分屬性權重。利用PCA建立龍井茶香氣分屬性與電子鼻傳感器的關聯性。根據香氣分屬性權重及香氣分屬性與傳感器關聯性結果，對電子鼻傳感器進行篩選。通過核Fisher判別分析（kernel Fisher discriminant analysis，KFDA）法和K-最近鄰（K-nearest neighbor，KNN）算法對數據進行進一步的特征提取和模式分類，從而實現對于龍井茶等級的識別和判定。數學統計分析由PASW Statistics 18和Matlab R2012a完成。

2 結果與分析

2.1 龍井茶香氣分屬性權重建立

式中:Wi為龍井茶香氣分屬性權重；Ci為龍井茶香氣分屬性與整體香氣間的相關系數；i為龍井茶香氣分屬性個數。

龍井茶香氣分屬性專家審評結果見表2。通過相關性分析，得到龍井茶各香氣分屬性與整體香氣間的相關性大小（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性，粗氣和異氣與龍井茶整體香氣呈較高的負相關性。根據龍井茶香氣分屬性與整體香氣的相關性分析結果，按公式（2）求得各香氣分屬性在決定龍井茶整體香氣時所占的權重（表4），即各個香氣分屬性在龍井茶整體香氣評價中的相對重要程度。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占有較高的權重，粗氣和異氣次之，火工度和陳氣所占的權重相對較低。

2.2 基于龍井茶香氣風味特性的傳感器篩選

PCA是把多個指標轉換為幾個綜合指標的一種統計方法，它可以將樣本在高維空間的分布通過低維空間展現。經轉換后得到的新指標被稱為主成分，方差貢獻率最大的被稱為第1主成分，貢獻率次之的被稱為第2主成分[12-15]。

根據龍井茶人工感官審評結果和電子鼻檢測結果，通過PCA法建立龍井茶香氣分屬性和電子鼻傳感器之間的關聯性（圖3）。在貢獻率為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，說明兩者之間的關聯性越密切。由圖3可知，LY型傳感器與粗氣和異氣的關聯性最為密切，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聯性最為密切。

根據香氣分屬性與傳感器關聯性結果及香氣分屬性權重結果可知，與P型和T型傳感器關聯性最為密切的嫩香、清香、栗香、濃度、鮮爽度和火工度占香氣分屬性權重的73%，而與LY型傳感器關聯性最為密切的粗氣和異氣只占香氣分屬性權重的21%。由此推測，在電子鼻總的18 根傳感器中，與粗氣和異氣關聯性最為密切的LY型傳感器對龍井茶等級的區分作用低于P型和T型傳感器。

FDA算法是以樣本的可區分性為目標，通過尋找一組線性變換以達到類內散度最小且類間散度最大[16-17]。4 個等級龍井茶在總的18 根傳感器（圖4a）和P&T型傳感器條件下（圖4b）的等級區分效果相當，4 個等級龍井茶都能得到有效區分。但在LY型傳感器條件下（圖4c），龍井茶等級的區分效果明顯下降，不同等級龍井茶之間出現嚴重的交叉重疊現象。以上實驗結果說明: LY型傳感器對于龍井茶等級的區分效果不顯著，篩除LY型傳感器對龍井茶等級的區分效果無明顯影響。

2.3 特征提取及模式分類

傳感器的篩選實現了對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的區分還不得而知。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，挖掘數據空間內在的結構特征，從而進一步提高龍井茶等級識別的準確性和有效性。KFDA是將核方法引入到FDA中所產生的一種新的非線性特征提取方法[18-19]。設xi和xj（i，j=1、2…n）為數據空間中的樣本點，數據空間到特征空間的映射函數為Φ，核方法的主要思想就是實現向量的內積變換:（xi，xj）→K（xi，xj）= Φ（xi）TΦ（xj）。KFDA不但能在訓練樣本類別已知的基礎上以樣本的可區分性為目標，更能通過核方法實現對于非線性數據的降維[20-22]。模式分類是指在特征提取的基礎上，利用分類算法將數據樣本判斷為某一模式類別的過程。KNN算法是經典且被廣泛運用的一種模式分類算法。在分類過程中，對于新給定樣本，KNN通過尋找訓練樣本集中與測試樣本距離最近的K 個樣本，根據這K 個樣本所屬的類別判定測試樣本的類別[23-26]。

實驗過程中，以每個等級的22 個樣本為訓練樣本，剩余的10 個樣本為測試樣本。所以訓練集共有88 個（22×4=88）茶葉樣本，測試集共有40 個（10×4）茶葉樣本。表5為通過交互驗證方法對KFDA特征提取維數（1～10）和KNN數（K=1、3、5、7、9）優化后對龍井茶等級的識別結果。由表5可知，龍井茶數據信息經KFDA-KNN模型進行進一步的特征提取和模式分類后，對訓練集樣本和測試集樣本的正確識別率最高達到可達到100%和97.5%。

3 結 論

本實驗在對4 個等級西湖龍井茶進行人工感官審評和智能感官分析的基礎上,通過相關性分析建立龍井茶香氣分屬性權重,并通過PCA建立香氣分屬性與電子鼻傳感器之間的關聯性。根據香氣分屬性權重及香氣分屬性與傳感器的關聯性結果,對電子鼻傳感器進行了篩選。通過KFDA-KNN模型的進一步特征提取和模式分類,實現了對于訓練集樣本100%的正確識別和測試集樣本97.5%的正確識別。結果表明,人工感官審評和智能感官分析能相互結合共同用于龍井茶等級的識別判定, KFDA-KNN模型的應用能進一步提升對于龍井茶等級的識別判定效果。

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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

國家高技術研究發展計劃(863計劃)項目(2011AA1008047)；國家自然科學基金青年科學基金項目(31201358)；北京市優秀人才培養資助項目(2012D009999000001)

戴悅雯(1989—),女,碩士研究生,研究方向為智能感官分析。E-mail：DAIDAIDD11@163.com

*通信作者：支瑞聰(1983—),女,副研究員,博士,研究方向為智能感官分析。E-mail：zhirc@cnis.gov.cn