CN119395239A 一种茶叶品质等级检测方法和系统 （泉州市虹岩茶业有限公司）

步解决了高等级茶叶与低等级茶叶的边界模糊2梯度提升决策树使用分段决策树法训练多棵树，学习样本特征;;对支持向量机、梯度提升决策树和逻辑回归三个子模型的分类结果进行加权投票融;3;使用洁净的工具从不同批次中随机取样每批样品至将茶叶样品倒入洁净的不锈钢筛中，手动挑出明显的杂质分；使用精度0.01g的天平检测样品重量，每30分钟称重一次，直至两次称重的差异将烘干后的茶叶样品放入专用的样品粉碎机中进行粉碎处理，粉碎将经过超声预提取的提取液连同茶叶残渣一起转移至微波辅助提取提取茶叶的物理性质，取5g粉碎均匀的茶叶样品，放入近红外光谱样品杯最终提取到茶叶的物理性质指标包括茶叶颜色特征参数、茶叶水首先对提取到的茶叶化学成分指标和物理性质指标采用Z_Score标准化函数进行统一4;针对化学成分与物理性质数据，设计基于信息熵权重优化法;;;求解特征向量协方差矩阵的特征值及对应的特征向量，选取前p;;生成茶叶品质等级报告，特级茶叶报告详细列出每项指标参数5当数据融合结果中指标异常时，启动异常数据定位与修正流程，结合动态阈值函数D对轻度异常指标，采用加权补偿修正法对原始进行动态若修正后'达到正常范围，生成修正报告，标注异常指标的修正过程与最终评估结7.一种茶叶品质等级检测系统，基于权利要求1至6任一所述的茶叶品质等级检测方8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方6[0003]现有部分技术尝试引入机器学习算法或光谱分析技术对7pp;;;8包括，首先对提取到的茶叶化学成分指标和物理性质指标采用Z_Score标准化函数进行统;;9;;zi表示归一化后的第j个指标值。[0033]求解特征向量协方差矩阵的特征值及对应的特征向量，选取前p个累计贡献率达;;[0040]当ci输出结果接近分类阈值边界时，采用双重边界优化法进行进一步评估与判[0049]通过Z_Score标准化与信息熵权重融合模型，对茶叶的化学成分与物理性质数据[0051]针对异常数据的动态修正与边界优化，系统能够自动识图1为本发明第一个实施例提供的一种茶叶品质等级检测方法和系统的整体流程使用洁净的工具从不同批次中随机取样每批样品至;;;;;zi表示归一化后的第j个指标值。[0081]求解特征向量协方差矩阵的特征值及对应的特征向量，选取前p个累计贡献率达;;按8:2比例划分为训练集与测试集。激励函数优化模型在高品质样本上的敏感性和;;;+(0.3×0.85)=0.352+0.249+0.;;[0122]计算机设备可以是服务器。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read_（ReRAM）、磁变存储器（MagnetoresistiveRandomAccessMemory，MRAM）、铁电存储器缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布不限于此。[0134]支持向量机输出反映了支持向量机对样品特级分类的置信度。样品D输出最高含量偏低。[0136]逻辑回归输出逻辑回归通过优化