基于Elastic Net特征變量選擇的黃山毛峰茶等級評價

潘天紅，李魚強，陳 琦，陳 山

基于Elastic Net特征變量選擇的黃山毛峰茶等級評價

潘天紅1,2，李魚強2，陳 琦3，陳 山2

（1. 安徽大學電氣工程與自動化學院，合肥 230061；2. 江蘇大學電氣信息工程學院，鎮江 212013；3.黃山海關茶葉質量安全研究中心，黃山 245000）

為簡化茶葉化學檢測分析過程，實現茶葉高精度等級評價，該研究以黃山毛峰茶為研究對象，結合茶葉中茶多酚、兒茶素、咖啡堿、沒食子酸及氨基酸成分檢測，提出基于Elastic Net特征變量選擇的茶葉等級評價方法，建立基于特征成分的黃山毛峰茶等級評價模型。試驗選取6個不同等級共96個黃山毛峰茶葉樣品，并分析了全部樣品的19個成分，通過Elastic Net選取了9個特征成分（沒食子酸、表兒茶素沒食子酸酯、兒茶素、表兒茶素、沒食子酸兒茶素沒食子酸酯、表沒食子兒茶素、谷氨酸、精氨酸和兒茶素苦澀味指數）建立等級評價模型，并與主成分分析（Principal Components Analysis, PCA）進行對比。100次蒙特卡羅試驗結果表明，相比于PCA預測集準確率平均值為70.79%，基于Elastic Net特征變量選擇的黃山毛峰茶等級評價準確率更高為78.72%。在此基礎上，構建Elastic Net特征變量雷達圖，實現黃山毛峰茶等級多變量綜合評價可視化。研究結果表明所提方法可有效選擇茶葉特征成分，提高黃山毛峰茶等級評價準確率，為茶葉高精度等級評價提供參考。

模型；品質控制；Elastic Net；特征變量選擇；黃山毛峰茶；等級評價

0 引 言

黃山毛峰作為中國十大名茶之一，以其香高持久等特點擁有一定的國際市場[1-2]。然而，隨著市場的不斷擴大，茶葉摻假現象的不斷發生不僅損害了黃山綠茶的市場形象，也限制了地方經濟的快速發展，如何實現茶葉精準評價是目前限制綠茶發展的關鍵問題[3]。傳統感官分析方法主要通過感官實現茶葉品質評價和產地識別，但是其主觀性強、穩定性差。此外，由于人工檢測效率低，該方法無法實現大批量檢測分析[4-5]。

綠茶品質的級別差異主要體現在外觀、湯色、滋味、香氣和葉底等5個感官指標，而支持這些表觀現象的根本是其所含化學物質的種類及含量[6-8]。為避免感官評審的主觀性，各種基于茶葉內在成分差異的分析方法不斷被提出[7,9-10]。王曼等[11]通過近紅外光譜技術構建了黃山毛峰茶鮮葉含水率和粗纖維含量的定量預測模型，實現了摻假茶葉的鑒別分析；吳正敏等[12]提出了基于形態特征參數的茶葉等級評價模型，利用茶葉篩選過程中的形態特性實現茶葉精選；武小紅等[13]利用傅里葉光譜分析技術，提出一種基于模糊聚類的茶葉分級評價模型；孫俊等[14]提出一種基于低秩自動編碼器及高光譜圖像技術的茶葉品種鑒別方法，實現了不同品種的分類鑒別。

上述方法雖然在一定程度上實現了較高精度的茶葉品種鑒別和等級評價，但是對于同一產地的不同等級茶葉，其紅外指紋圖譜和圖像特征信息基本相似，無法通過光譜指紋圖譜和高光譜圖像提取有效特征變量[15-19]。因此，應用各種化學分析技術對茶葉進行化學品質鑒定仍是目前最有效的分析手段，但是化學方法檢測繁瑣、周期長、成本高，而且不利于茶葉市場監管[20]。前期研究發現，不同產區或產地茶葉等級差異主要取決于主要成分和礦物元素含量[5]，但對于黃山毛峰茶等特定產區的不同等級茶葉，其主要成分含量相近，只有少數特征成分之間存在差異。因此，可通過選擇特征成分以減少實際茶葉品質分析化學指標，降低檢測成本和檢測時間，并提高相應模型分析精度。

本文以黃山毛峰茶為研究對象，利用Elastic Net分析方法進行茶葉中特征成分分析選擇，建立基于特征成分的茶葉等級評價模型，并采用蒙特卡羅法進行等級評價建模穩定性分析，為黃山毛峰茶實際等級評價提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 材料

分批在黃山市代表性產區徽州區富溪村、楊村和新田村3個產地采摘茶鮮葉樣品，并使用手工制作工藝制備黃山毛峰茶樣品。工藝主要包括殺青、揉捻和烘焙[21]，其中：1）殺青：每批將500 g左右的鮮葉均勻攤放在銅鍋底部，在150 ℃下悶殺2 min；然后在130℃鍋溫下翻炒殺青，翻炒至葉質可揉捻成團、嫩梗不易折斷。2）揉捻：殺青起鍋后，將殺青葉均勻攤放，待熱氣散失后，反復揉捻殺青葉1～2 min，使青葉卷曲成條狀。3）烘焙：將青葉按0.5～1.5 cm厚度均勻攤放在烘籠頂部，反復檢測干燥程度，烘干到茶葉含水率為4%～6%。

邀請7名評茶員對制備樣品進行感官評審，共選取了96個黃山毛峰茶標準樣品，每個標準樣采集1 000 g，不同等級標準樣品數量如表1所示，不同等級按照采摘時間劃分。

表1 不同等級標準樣品數量

注：表中特一、特二和特三分別表示茶葉等級為特級一等、特級二等和特級三等，下同。

Note: the AD 1stgrade, AD 2ndgrade and AD 3rdgrade in table 1 represent the tea’s grade are advanced first grade, advanced second grade and advanced third grade, respectively, the same below.

1.2 試驗儀器

液相色譜四極桿靜電場軌道阱高分辨質譜儀（美國Thermo Fisher公司）、ACQUITY UPLC I-Class超高效液相色譜儀（美國Waters公司）、S-433D氨基酸分析儀（德國SYKAM公司）、CEM MARS 5微波萃取儀（德國LCTech公司）、Mettler-AL204-IC電子天平（瑞士METTLER TOLEDO公司）、HH-6數顯恒溫水浴鍋（上海浦光公司）、Hettich Universal 320R臺式離心機（德國Hettich公司）、UV2550分光光度計（日本島津公司）、S40 Seven Multi型pH儀（德國Mettler公司）、Vottex-Genie 2漩渦混合器（美國SI儀器公司）、KQ200DE超聲波清洗機（昆山市超聲儀器有限公司）、Milli-Qgradient超純水儀（美國密理博公司）、1095樣品磨機（瑞典FOSS公司）。

1.3 試驗方法

茶多酚總量按照《GB/T 8313-2018 茶葉中茶多酚和兒茶素類含量的檢測方法》第4部分“茶葉中茶多酚的檢測”進行測定。氨基酸總量按照《GB/T 8314-2013茶游離氨基酸總量的測定》進行。利用氨基酸分析儀測定茶葉中26種氨基酸，利用微波輔助萃取結合超高效液相色譜-四極桿靜電場軌道阱組合高分辨質譜聯用同時測定茶葉中的兒茶素、沒食子酸和咖啡堿。

1.3.1 茶葉中兒茶素、沒食子酸和咖啡堿測定

樣品處理：稱取0.2 g磨碎試樣于50 mL試管中，加入10 mL在70 ℃預熱過的體積分數為70%甲醇溶液，放入70 ℃水浴鍋中提取10 min（5 min時震蕩一次）。取出后于3 000 r/min離心10 min，吸取上清液于50 mL容量瓶中。重復提取2次，合并上清液，用5 mL的70%甲醇洗滌槍頭，用水定容至刻度。

樣品凈化：取250L的樣品提取液用水稀釋4倍，經0.22m水系濾膜過濾至進樣瓶中，供超高效液相色譜（Ultra Performance Liquid Chromatography, UPLC）分析。

色譜柱，Waters ACQUITY UPLC BEH C18（2.1 mm× 100 mm，1.7m）；柱溫，35 ℃；進樣量，5L；檢測器，紫外檢測器；檢測波長，278 nm。根據GB/T 8312-2013中測定兒茶素的流動相作為依據，流動相A：2.5%乙酸水溶液，流動相B：乙腈，洗脫程序：0～0.8 min，5%～10% B；0.8～2.4 min，10% B；2.4～3.2 min，10%～20% B；3.2～4.0 min，20% B；4.0～4.8 min，20%～10% B，4.8～5.0 min，10%～5% B。

1.3.2 茶葉中26種氨基酸含量測定

樣品處理：稱取2.0 g茶葉磨碎樣品，放入250 mL具塞錐形瓶內，加入預先煮沸的沸水100 mL，蓋好蓋子，沸水浴加熱30 min（每5 min震蕩一次）。取出，待茶葉靜置到底部，取上清液5 mL于50 mL離心管中，加入質量分數為4%的磺基水楊酸溶液15 mL，渦旋30 s后靜置10 min，5 000 r/min離心5 min（使溶液中的蛋白質完全被除去），取上清液1 mL于另一離心管中，用1 mL樣品稀釋液稀釋，渦旋使之混勻，過0.22m水系膜至進樣小瓶，待進樣。

儀器條件：樣量，50L；色譜柱，鋰離子型磺酸基強酸性陽離子交換柱；流動相A：pH 值2.90，流動相B：pH值4.20，流動相C：pH值8.00；試劑，茚三酮溶液；洗脫泵流速，0.45 mL/min；衍生泵流速，0.25 mL/min；雙通道光度計檢測波長，570 nm和440 nm；反應器溫度，130 ℃。

氨基酸定性和定量檢測：通過氨基酸保留時間進行定性檢測，利用標準物質外標法定量。在色譜條件下進行標準溶液外標法定量時，除了茶氨酸決定系數為0.998之外，其他氨基酸的決定系數均大于0.999。

本文將兒茶素苦澀味指數作為成分變量進行分析，因此最終獲取的黃山毛峰成分變量數為19。

1.4 特征選擇方法

化學分析數據含有19個成分變量，但是黃山毛峰茶的品質源于特定茶葉產區的特有成分，不同等級之間品質差異只取決于少數特征成分，因此選擇特征成分不僅能夠減少檢測時間、降低檢測成本，而且能夠有效提高檢測結果，對于實際檢測分析過程十分重要。

設多變量回歸模型為：

式中為懲罰系數，表示回歸向量范數。

當=1時，式（3）為最小絕對收斂和選擇算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO），LASSO方法以1（1范數）作為懲罰項實現回歸系數壓縮，使絕對值較小的系數為0，從而實現特征變量選擇和稀疏系數估計，其表達式為[23-25]：

可知，當=0和=1時，Elastic Net分別為嶺回歸和LASSO回歸分析[24,26]。可通過變換將其轉換為LASSO的形式進行求解，對于給定數據（*,*）和參數（1，2），定義數據集（，），滿足[27]：

即：

經過數據變換后樣本維度變成了+而*秩為，故Elastic Net可實現全變量選擇，克服了LASSO的特征變量維度和共線性限制。

1.5 模型評價指標

采用預測準確率評價模型性能：

式中為分析數據集樣本數，N為預測準確樣本數，為模型預測精度。

2 結果與分析

2.1 成分分析

試驗采集茶葉成分分析如表2所示，不同茶葉成分測試基準之間存在差異，導致所獲取的分析數據數量級差異較大，為避免因數據量綱差異而導致特征變量丟失現象，在下一步分析之前需對所有茶葉成分數據進行標準化數據處理。

表2 黃山毛峰茶成分分析表

標準化處理后的成分相關性矩陣如表3所示，大部分成分之間相關性小于0.6，僅有GA與ECG（0.90）、咖啡堿與兒茶素總量（0.92）、ECG與精氨酸（0.78）、ECG與兒茶素苦澀味指數（0.73）、天冬氨酸與谷氨酸（0.82）、天冬氨酸與茶氨酸（0.80）、天冬氨酸與精氨酸（0.74）及谷氨酸與精氨酸（0.83）之間存在較強相關性，因此有必要分析特征成分，為實際毛峰等級評價提供指導。

表3 黃山毛峰茶成分相關性分析表

2.2 Elastic Net變量選擇

由式（6）可知，Elastic net的優化函數()包含系數（0<<1）和正則化系數（0<）。為確定模型參數，本試驗首先通過10次交叉驗證確定系數，然后基于最小均方誤差（Mean Squared Error, MSE）準則確定正則化系數[26]。當交叉驗證確定參數=0.2時，不同正則化系數MSE變化曲線如圖1所示，圖中箭頭所指為最小MSE點。由圖可知，基于MSE準則的最佳正則化系數為=0.6。

圖1 不同正則化系數均方誤差變化曲線（α=0.2）

基于所選最佳系數（=0.2，=0.6），Elastic Net方法通過最小角回歸算法（Least Angle Regression, LAR）迭代計算19個成分變量稀疏系數[26]，非零稀疏系數對應成分變量即為特征成分變量。根據所得稀疏系數，本文共選擇了9個特征成分變量（GA、ECG、C、EC、GCG、EGC、谷氨酸、精氨酸和兒茶素苦澀味指數），根據各變量貢獻率大小最終所選特征成分如圖2所示，可知選擇特征成分按貢獻率大小依次是ECG、GA、EC、精氨酸、EGC、兒茶素苦澀味指數、C、谷氨酸和GCG。

圖2 特征成分貢獻率

為驗證Elastic Net變量選擇的有效性，對不同等級之間特征成分分布進行可視化分析（圖3）。由圖可知不同等級之間選擇特征成分含量存在明顯差異。總體上樣品等級越高，ECG、GA、谷氨酸、精氨酸和兒茶素苦澀味指數含量平均值越高，但是EC、EGC、GCG含量平均值越低。按照貢獻率大小選擇的前三特征成分ECG、GA、EC呈現出明顯的等級差異，但其他變量之間存在交叉現象，由此可知，Elastic Net能夠有效選擇具有等級差異化分布的特征成分。

注：ECG、GA、EC、EGC、C、GCG分別為表兒茶素沒食子酸酯、沒食子酸、表兒茶素、表沒食子兒茶素、兒茶素、沒食子酸兒茶素沒食子酸酯。

2.3 建模分析

將黃山毛峰茶等級特一（#1）、特二（#2）、特三（#3）、一級（#4）、二級（#5）和三級（#6）依次進行標記，以GA、ECG、C、EC、GCG、EGC、谷氨酸、精氨酸和兒茶素苦澀味指數作為輸入變量，相應等級屬性作為輸出，并將全部樣本隨機分為訓練集（67, 70%）和預測集（29, 30%）進行建模分析。預測結果分布如圖4所示，可知基于Elastic Net選擇特征成分所建模型的預測準確率為79.31%，能夠實現較高精度等級評價，其中6個預測錯誤樣本主要分布在相鄰等級屬性之間，其原因可能是不同等級茶葉樣品采集于同一產地，相同或相似的地理環境條件導致成分含量基本相同。

2.4 模型對比

為驗證Elastic Net特征變量選擇的有效性，以原始數據為基準，采用相同的訓練集和預測集樣本，分別對PCA（2個主成分，累計貢獻率99.42%）和Elastic Net回歸模型進行100次蒙特卡羅試驗[28]。為確保模型對比有效性，僅選擇前8個特征變量（累計貢獻率99.35%）進行蒙特卡羅試驗。所建模型的訓練集和測試集預測準確率結果如表4所示，測試結果表明，相比于基于原始數據的預測集準確率平均值（69.55%），PCA未能有效提高模型預測準確率（70.79%），而基于Elastic Net的模型預測性能得到明顯提高，其模型訓練集和預測集預測準確率平均值分別從70.92%、69.55%提高到77.48%、78.72%。此外，由預測集精度標準差可知，基于Elastic Net選擇變量所建模型穩定性更高，能夠實現較高精度的黃山毛峰茶等級評價。

注：主對角數值表示預測正確等級樣本數，其他數值表示預測錯誤樣本數。

表4 蒙特卡羅試驗結果對比

3 結 論

本研究基于茶葉品質化學檢測分析過程，結合Elastic Net特征選擇方法，提出基于Elastic Net特征變量選擇的黃山毛峰茶等級評價方法，在6個不同等級共96個樣品數據集上進行等級測試，試驗結果表明：

1）茶葉特征成分選擇能夠減少茶葉化學檢測指標并提高相應等級評價模型分析性能，為簡化實際茶葉檢測分析過程提供重要指導。

2）Elastic Net算法作為一種特征選擇方法，能夠更好地選擇特征變量。相比于實際化學檢測成分變量有19種，Elastic Net能夠有效選擇黃山毛峰茶等級評價特征成分減少至9種。

3）相比于原始數據準確率（69.55%）和PCA降維數據（70.79%），基于Elastic Net選擇特征的黃山毛峰茶等級評價模型準確率更高（78.72%）、穩定性更好，在減少化學分析指標的同時有效地提高了模型分析性能。

4）基于Elastic Net選擇的特征變量，易于構建黃山毛峰茶的特征成分雷達圖，實現黃山毛峰茶等級多變量綜合評價的可視化。

[1] 陳波，靳保輝，顏治，等. 有機成分與元素分析相結合鑒別6種中國名茶[J]. 食品科學，2014，35(18)：119-123.

Chen Bo, Jin Baohui, Yan Zhi, et al. Discrimination of 6 kinds of chinese tea by combination of organic components and multielement analysis[J]. Food Science, 2014, 35(18): 119-123. (in Chinese with English abstract)

[2] 任廣鑫，寧井銘，吳衛國，等. 黃山毛峰茶連續化生產線加工工藝參數的研究[J]. 安徽農業大學學報，2013，40(1)：124-129.

Ren Guangxin, Ning Jingming, Wu Weiguo, et al. Investigation of the technological parameters for processing line of Huangshan Maofeng green tea[J]. Journal of Anhui Agricultural Univesity, 2013, 40(1): 124-129. (in Chinese with English abstract)

[3] 薛大為，孔慧芳，楊春蘭. 主成分分析與神經網絡結合的黃山毛峰茶品質檢測[J]. 計算機與應用化學，2014，31(5)：578-582.

Xue Dawei, Kong Huifang, Yang Chunlan. Huangshan Maofeng tea quality detection based on principal component analysis and netrual network[J]. Computers and Applied Chenistry, 2014, 31(5): 578-582. (in Chinese with English abstract)

[4] 王淑慧，龍立梅，宋沙沙，等. 3種名優綠茶的特征滋味成分研究及種類判別[J]. 食品科學，2016，37(2)：128-131.

Wang Shuhui, Long Limei, Song Shasha, et al. Analysis of characteristic flavor components and cultivar discrimination of three varieties of famous green tea[J]. Food Science, 2016, 37(2): 128-131. (in Chinese with English abstract)

[5] 程煥，賀瑋，趙鐳，等. 紅茶與綠茶感官品質與其化學組分的相關性[J]. 農業工程學報，2012，28(1)：375-380.

Chen Huan, He Wei, Zhao Lei, et al. Correlation between sensoty attributes and chemical components of black and green tea[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(1): 375-380. (in Chinese with English abstract)

[6] Yang Xingbin, Cui Yanmang, Lu Xinshan, et al. Protective effects of polyphenols-enriched extract from Huangshan Maofeng green tea against CCl4-induced liver injury in mice[J]. Chemico-Biological Interactions, 2014, 220(5): 75-83.

[7] 董春旺，梁高震，安霆，等. 紅茶感官品質及成分近紅外光譜快速檢測模型建立[J]. 農業工程學報，2018，34(24)：306-313.

Dong Chunwang, Liang Gaozhen, An Ting, et al. Near-infrared spectroscopy detection model for sensory quality and chemical constituents of black tea[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(24): 306-313. (in Chinese with English abstract)

[8] 張陽，肖衛華，紀冠亞，等. 機械超微粉碎與不同粒度常規粉碎對紅茶理化特性的影響[J]. 農業工程學報，2016，32(11)：295-301.

Zhang Yang, Xiao Weihua, Ji Guanya, et al. Effects on physicochemical properities of black tea by machanical superfine and general grinding[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(11): 295-301. (in Chinese with English abstract)

[9] 文韜，鄭立章，龔中良，等. 基于近紅外光譜技術的茶油原產地快速鑒別[J]. 農業工程學報，2016，32(16)：293-299.

Wen Tao, Zheng Lizhang, Gong Zhongliang, et al. Rapid identification of geographical origin of camellia oil based on near infrared spectroscopy technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(16): 293-299. (in Chinese with English abstract)

[10] 李曉麗，魏玉震，徐劼，等. 基于高光譜成像的茶葉中EGCG分布可視化[J]. 農業工程學報，2018，34(7)：180-186.

Li Xiaoli, Wai Yuzhen, Xu Jie, et al. EGCG distribution visualization in tea leaves based on hyperspectral imaging technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(7): 180-186. (in Chinese with English abstract)

[11] 王曼，張正竹，寧井銘，等. 基于近紅外光譜的黃山毛峰茶鮮葉品質分析及等級快速評價[J]. 食品工業科技，2014，35(22)：57-60.

Wang Man, Zhang Zhengzhu, Ning Jingming, et al. Study on quality and class rapid evaluation of tea leaf materials based on near infrared spectroscopy[J]. Science and Technology of Food Industry, 2014, 35(22): 57-60. (in Chinese with English abstract)

[12] 吳正敏，曹成茂，王二銳，等. 基于形態特征參數的茶葉精選方法[J]. 農業工程學報，2019，35(11)：315-321.

Wu Zhengmin, Cao Chengmao, Wang Errui, et al. Tea selection method based on morphology feature parameters[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(11): 315-321. (in Chinese with English abstract)

[13] 武小紅，翟艷麗，武斌，等. 模糊非相關鑒別C均值聚類的茶葉傅里葉紅外光譜分類[J]. 光譜學與光譜分析，2018，38(6)：1719-1723.

Wu Xiaohong, Zhai Yanli, Wu Bin, et al. Classification of tea varietied via ftir spectroscopy based on fuzzy uncorrelated discriminant C-means clustering[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2018, 38(6): 1719-1723. (in Chinese with English abstract)

[14] 孫俊，靳海濤，武小紅，等. 基于低秩自動編碼器及高光譜圖像的茶葉品種鑒別[J]. 農業機械學報，2018，49(8)：316-322.

Sun Jun, Jin Haitao, Wu Xiaohong, et al. Tea variety identification based on low-rank stacked auto-encoder and hyperspectral image[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(8): 316-322. (in Chinese with English abstract)

[15] 寧井銘，張正竹，方世輝，等. 指紋圖譜技術及其在茶葉品質控制中的應用[J]. 中國茶葉加工，2009，3(14)：39-41.

[16] 寧井銘，李姝寰，王玉潔，等. 基于高光譜成像技術的工夫紅茶數字化拼配[J]. 食品科學，2019，40(4)：318-323.

Ning Jingming, Li Shuhuan, Wang Yujie, et al. Hyperspectral imaging for quality prediction model in digital blending of congou black tea[J]. Food Science, 2019, 40(4): 318-323. (in Chinese with English abstract)

[17] 陳全勝，趙杰文，蔡健榮，等. 基于近紅外光譜和機器視覺的多信息融合技術評判茶葉品質[J]. 農業工程學報，2008，24(3)：5-10.

Chen Quansheng, Zhao Jiewen, Cai Jianrong, et al. Inspection of tea quality by using multi-sensor information fusion based on NIR spectroscopy and machine vision[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2008, 24(3): 5-10. (in Chinese with English abstract)

[18] 鄒小波，張俊俊，黃曉瑋，等. 基于音頻和近紅外光譜融合技術的西瓜成熟度判別[J]. 農業工程學報，2019，35(9)：301-307.

Zou Xiaobo, Zhang Junjun, Huang Xiaowei, et al. Distinguishing watermelon maturity based on acoustic characterstics and near infrared spectroscopy fusion technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(9): 301-307. (in Chinese with English abstract)

[19] 朱瑤迪，鄒小波，石吉勇，等. 高光譜圖像技術快速預測發酵醋醅總酸分布[J]. 農業工程學報，2014，30(16)：320-327.

Zhu Yaodi, Zou Xiaobo, Shi Jiyong, et al. Rapidly detecting total acid distribution of vinegar culture based on hyperspectral imaging technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(16): 320-327. (in Chinese with English abstract)

[20] 寧井銘，孫京京，朱小元，等. 基于圖像和光譜信息融合的紅茶萎凋程度量化判別[J]. 農業工程學報，2016，32(24)：303-308.

Ning Jingming, Sun Jingjing, Zhu Xiaoyuan, et al. Discriminant of withering quality of Keemum black tea based on information fusion of image and spectrum[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(24): 303-308. (in Chinese with English abstract)

[21] 滑金杰，袁海波，尹軍峰，等. 綠茶電磁滾筒-熱風耦合殺青工藝參數優化[J]. 農業工程學報，2015，31(12)：260-267.

Hua Jinjie, Yuan Haibo, Yin Junfeng, et al. Optimization of fixation process by electromagnetic roller-hot air coupling machine for green tea[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(12): 260-267. (in Chinese with English abstract)

[22] 施兆鵬，劉仲華. 夏茶苦澀味實質的數學模型探討[J]. 茶葉科學，1987，7(2)：7-12.

Shi Zhaopeng, Liu Zhonghua. Probe into mathematical model of chemical essence of bitterness and astringency in summer green tea[J]. Journal of Tea Science, 1987, 7(2): 7-12. (in Chinese with English abstract)

[23] Zou Hui. The adaptive lasso and its oracle properties[J]. Journal of Industrial and Management Optimization (JIMO), 2006, 101(476): 1418-1429.

[24] 李魚強，潘天紅，李浩然，等. 近紅外光譜LASSO特征選擇方法及其聚類分析應用研究[J]. 光譜學與光譜分析，2019，39(12)：3809-3815.

Li Yuqiang, Pan Tianhong, Li Haoran, et al. NIR spectral feature selection using LASSO method and its application in the classification analysis[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(12): 3809-3815. (in Chinese with English abstract)

[25] Li Yuqaing, Pan Tianhong, Li Haoran, et al. Near infrared spectroscopy quantitative analysis for Tricholoma matsutake based on information extraction by using the elastic net[J]. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 2020, 28(3): 125-132.

[26] Zou Hui, Hastie Trevor. Regularization and variable selection via the elastic net[J]. Journal of the Royal Statistical Society, 2005, 67(5): 768-768.

[27] 趙安新，湯曉君，宋婭，等. 光譜分析中Elastic Net變量選擇與降維方法[J]. 紅外與激光工程，2014，43(6)：1977-1981.

Zhao Anxin, Tang Xiaojun, Song Ya, et al. Spectral wavelength selection and dimension reduction using Elastic Net in spectroscopy analysis[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(6): 1977-1981. (in Chinese with English abstract)

[28] 溫泉，溫志渝. 一種基于蒙特卡羅方法的近紅外波長選擇算法[J]. 光學學報，2012，30(12)：3637-3642.

Wen Quan, Wen Zhiyu. New near infrared wavelength selection algorithm based on monte-carlo method[J]. Acta Optic Sinica, 2012, 30(12): 3637-3642. (in Chinese with English abstract)

Evaluation of Huangshan Maofeng tea grades based on feature variable selection using Elastic Net

Pan Tianhong1,2, Li Yuqiang2, Chen Qi3, Chen Shan2

(1.230061;2.212013;3.,245000)

Huangshan Maofeng tea has become one of the most famous Chinese tea due to its amazing orchid fragrance and fresh, sweet taste. However, different quality grades of Huangshan Maofeng tea vary greatly in price. The quality evaluation of tea has posed a great challenge in the tea market. The quality grades of variant tea are also related to the different microelements and concentrations. Traditional sensory evaluation methods cannot achieve fast and accurate discrimination, particularly depending on the manual experience. Alternatively, the chemical analysis can serve as an essential method for the quality evaluation of tea. But the chemical analysis for all microelements was confined to its complexity and time-consuming in a large-scale production under gradually refined detection standards with the fast expansion of tea market. Previous studies reveal that the samples collected from the same production or origin places have the similar microelement compositions and concentrations, indicating that the variation of tea grades depends only on a few types of microelements. Therefore, it is reasonable to select the typical microelements for the distinguishing performance, thereby to optimize the traditional chemical analysis. In this work, a new method was proposed based on the feature extraction using the Elastic Net, in order to simplify the procedure of conventional chemical analysis, while to improve the grade evaluation. First, 96 samples of Huangshan Maofeng tea were collected from three original places (Fuxi, Yangcun, and Xintian village) with 6 quality grades (advance 1-3 grades, and 1-3 grades) using the traditional manual process. The chemical analysis was used to analyze the types and contents of 19 microelements. Second, a cross-validation method was used to determine the optimal parameters in the Elastic Net, and 9 feature microelements (Gallic Acid, Epicatechin Gallate, Catechin, Epicatechin, Gallocatechin Gallate, Epigallocatechin, Glutamate, Arginine and catechins bitterness index) were selected when the cost function was minimized. Third, the radar chart was used to visualize the selected 9 microelements, indicating the tea grade evaluation. To quantify the classification, a quality grade evaluation model of Huangshan Maofeng tea was established on the selected feature microelements using partial least squares regression. Monte-Carlo method with 100 times was chosen to evaluate the stability and robustness of the presented model. The proposed method can reduce the number of microelements from 19 to 9, and thereby to improve the identification accuracy of quality grade evaluation from 69.55% to 79.31%, compared with the traditional chemical analysis. A principal component analysis (PCA) was also taken for comparison. The recognition accuracies of PCA and the proposed method for validation set were 70.79% and 78.72% respectively in the Monte-Carlo experiment. The experimental results demonstrated that the selection of feature microelements was feasible to simply the traditional chemical analysis, and improve the prediction performance. The analysis model based on the typical microelements can simplify the current chemical process, and thereby provide a flexible selection to the quality identification of tea.

models; quality control; Elastic Net; feature variables selection; Huangshan Maofeng tea; grade evaluation

潘天紅，李魚強，陳琦，等. 基于Elastic Net特征變量選擇的黃山毛峰茶等級評價[J]. 農業工程學報，2020，36(13)：264-271.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.031 http://www.tcsae.org

Pan Tianhong, Li Yuqiang, Chen Qi, et al. Evaluation of Huangshan Maofeng tea grades based on feature variable selection using Elastic Net[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(13): 264-271. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.031 http://www.tcsae.org

2020-03-19

2020-05-31

國家重點研發計劃（2017YFF0211301）；安徽省高校協同創新項目（GXXT-2019-012）

潘天紅，博士，教授，博士生導師，主要從事檢測技術與自動化轉置、農業電氣化與自動化研究。Email：thpan@live.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.031

TP391.41

A

1002-6819(2020)-13-0264-08