基于嗅觉可视化技术的眉茶等级分类方法

为了快速、准确地对眉茶等级进行分类,提出了一种基于嗅觉可视化技术的眉茶等级快速分类方法。首先,根据卟啉显色反应预实验结果,选定了12 种显色效果明显的卟啉指示剂制备嗅觉可视化传感器阵列,通过该传感器阵列与不同等级的眉茶茶汤进行反应,获取不同的特征图像。然后,对特征图像数据进行主成分分析和降维,将得到的不同维数的主成分分析结果作为输入变量,构建支持向量机（support vector machine,SVM）眉茶等级分类模型。最后,引入3 种群体智能优化算法（萤火虫算法、灰狼优化算法、布谷鸟算法）对SVM分类模型的惩罚因子c和核函数参数g进行优化。结果显示：未经优化的SVM分类模型对测试集的分类正确率为80%,所需的主成分个数为12 个;经过优化的SVM模型的分类正确率均有所提升,其中经过布谷鸟算法优化的SVM模型对测试集的分类正确率达到了93.3%,且所需的主成分个数减少为6 个。这表明应用嗅觉可视化技术能够实现对眉茶等级的分类,而通过群体智能优化算法优化SVM分类模型可以显著增强模型的性能,提高分类正确率。