食品工业科技

作者：韦玲冬, 刘迪迪, 赵亮琴, 潘小珊, 王顺春, 李静, 梅鑫

关键词：都匀毛尖,茶汤,相关分析,人工神经网络,模型,

目的：对都匀毛尖茶汤品质进行数字化评价。方法：首先应用感官审评方法对茶汤品质进行评价，然后测定茶汤中内含成分含量，利用主成分分析法和相关系数法综合筛选与茶汤品质密切相关的内含成分，最后应用偏最小二乘回归方法（partial least squares regression，PLS）和人工神经网络方法（backpropagation artificial neural network，BP-ANN）尝试建立茶汤品质评价模型。结果：茶汤内含成分的前3个主成分累计方差贡献率为97.85%，筛选出7种反映茶汤品质的内含成分，分别为氨基酸、茶多酚、水浸出物、儿茶素总量、表没食子儿茶素没食子酸酯、表儿茶素没食子酸酯和表没食子儿茶素。在建立的2种都匀毛尖茶汤品质预测模型中，线性偏最小二乘方法得到的结果一般，验证集决定系数和预测均方根误差分别为0.788和1.264，而非线性人工神经网络方法建立的模型结果最佳，验证集决定系数和预测均方根误差分别为0.962和0.516，模型具有很好的稳定性。结论：应用人工神经网络方法结合主成分分析和相关分析方法实现了对都匀毛尖茶汤品质的快速、准确数字化评价，研究方法可为其他茶类茶汤品质评价提供一定程度的参考。

来源：2025年第20期

《食品工业科技》期刊编辑部

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