杨春兰，薛大为

(蚌埠学院电子与电气工程系，安徽 蚌埠 233030)

基于电子鼻技术的茶叶贮藏时间检测方法

杨春兰，薛大为

(蚌埠学院电子与电气工程系，安徽 蚌埠 233030)

主要探索茶叶贮藏时间的检测方法.以黄山毛峰茶为研究对象，利用电子鼻对7个不同贮藏时间下的干茶叶进行检测.根据电子鼻传感器阵列响应特点选取了特征变量，以特征变量为自变量，以茶叶贮藏时间为因变量，建立了茶叶贮藏时间的BP神经网络预测模型.通过测试样本对模型进行实验分析，结果表明:该模型对于7个不同贮藏时间茶叶样本最大预测误差为42.1天；预测误差超过10天的最大样本数为5个，占总样本数的7.14%.验证了所建立的茶叶贮藏时间BP神经网络预测模型的可行性.

茶叶；电子鼻；贮藏时间；BP神经网络

茶叶的品质不仅与茶叶的等级有关，也与茶叶的的贮藏时间有关.一般情况下，茶叶的等级越高其品质也越好，对于同一等级的茶叶随着贮藏时间的增长其品质会逐渐降低.当前，对于茶叶品质的评价通常采用两种方法，即感官评价法和理化检测法[1].感官评价法对于评价人员的要求较高，且容易收到主观因素的影响，评价结果客观性较差.理化检测法采用试验的方法测定理化指标，评价结果准确，但操作程序复杂且费时.因此，探索一种更加简便、快速、准确的茶叶品质检测方法有着重要意义.

茶叶会散发出挥发性香气，不同品质的干茶叶其产生的香气也不……