基于机器学习的典型中国绿茶口感特征分类与预测

2025-02-18 3808 来源：食品风味化学与感观分析公众号

简介

1.题目

2.期刊

Food Research International

3.单位

浙江工商大学

4.内容概要

中国绿茶的味道非常多样化。在这项研究中，利用无监督和监督学习方法的结合，开发了一个用于分类和预测典型中国绿茶味道的模型。基于定量描述分析（QDA）结果，对三种聚类方法进行了评估，并选择了层次结构-K均值方法将88种茶饮分为七种不同的口味类型。电子舌传感器、近红外光谱和代谢组学，以及关键化学成分的分析，被应用于构建各种数据集作为模型数据。在三个数据集上比较了四种多元统计方法和六种人工智能算法的性能。数据集3包括化学成分、味觉活性值（Tav）及其比率，达到了最高的准确性。随机森林（RF）模型在预测中达到了最高的准确性（0.98）和Kappa值（0.97）。结果表明，关键化学成分Tav及其关系对于绿茶味道的分类更为关键。这项研究可以从消费者的角度更准确地表示和预测典型的中国茶口味特征。在已确定的口味类别中观察到感官属性和化学成分的显著差异，MU型显示出最低的TavTC（儿茶素总Tav）/TavTAA（氨基酸总Tav）比率，表明其具有最强的鲜味和甜味特征。这项研究的结果为个性化茶产品的开发提供了潜力，从而有助于提升消费者体验。

5.文章原文