适用于3类茶的定性分类及主要内含成分定量分析的近红外预测模型的建立
以白茶、乌龙茶和红茶为研究对象,力求同时实现对3类茶的定性鉴别和主要内含物含量的预测.采用因子化法建立定性预测模型,该模型能够正确识别全部独立验证集样品;采用偏最小二乘法结合主成分分析建立茶叶中含水量、茶多酚和咖啡碱的定量校正模型,并用相关系数、交互验证均方差和预测均方差对模型进行评价.验证集中含水量、茶多酚和咖啡碱3个内含物成分定量预测模型的相关系数分别为0.991 3、0.905 7和0.974 3.结果表明,预测模型能实现同时对3类茶叶的定性分类和主要内含物含量预测的目的,也达到了降低近红外预测模型成本的目的.
茶叶、近红外光谱、预测模型、定性分类、定量分析
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TS272.5(食品工业)
国家青年科学基金项目31400586;湖北省青年科学基金项目2014CFB224;湖北省农业科学研究院果茶所青年科学基金项目GCJJ201301
2014-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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