基于近红外的Fisher分类法识别茶叶原料品种的研究

提出一种可对成品茶的原料品种进行准确识别的方法。在实验中对不同原料品种（龙井43。与其他品种）制成的茶叶样本进行近红外光谱的采集，通过主成分分析（principal component analysis，PCA）后获得了20个主成分，利用逐步回归法筛选出8个主成分作为自变量，建立茶叶原料品种的Fisher识别函数对成品茶的原料品种进行识别分析。实验结果表明建立的识别函数能很好地对茶叶的原料品种进行准确识别，在定标集中的识别准确率达到了96．8％，并月．利用外部样本进行验证的识别准确率也达到了93．5％。本实验证实了利用PCA和Fisher识别组合分析识别成品茶原料品种的可行性。

完成机构：[1]中国农业科学院茶叶研究所茶树资源与改良研究中心,国家茶树改良中心,浙江杭州310008 [2]南京农业大学,江苏南京210095