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公开(公告)号：CN106295801B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610624613.1
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法，旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题，属于茶叶储存时间分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建样本集。利用果蝇算法优化广义回归神经网络，获得广义神经网络的平滑因子，进而构建毛峰茶叶储存时间的FOA‑GRNN分类模型和方法。本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中，提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法。
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公开(公告)号：CN106295686A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610624628.8
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，旨在通过改进的支持向量机解决茶叶香气分类问题，属于茶叶香气分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建数据集。利用算法优化支持向量机，获取优化的惩罚因子C和核函数参数g，进而构建毛峰茶叶香气的支持向量机SVM分类模型。本发明的有益效果在于可提高预测茶叶香气分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶香气分类的有效方法。
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公开(公告)号：CN116189176B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310205110.0
申请日：2023-03-06
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于生成度量TD3的茶叶智能化拼配方法、设备和介质，该方法包括：1、获取茶叶的高光谱图像并从中提取光谱数据；2、基于茶叶高光谱特征数据，利用ACGAN训练茶叶高光谱生成网络，用于生成状态变换后新状态下的茶样特征；3、基于深度度量学习方法训练样品相似性判别网络，判断拼配方法拼配的茶样是否满足目标样要求；4、构建GM‑TD3网络，设立拼配目标并对网络进行训练，使拼配方法在茶叶拼配问题中学习到最优策略并完成智能化拼配。本发明能根据茶叶的高光谱数据实现拼配动作与茶叶质量变化并累积经验，从而使模型学习到更优的拼配策略，实现茶叶拼配智能化。
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公开(公告)号：CN107348021B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710447381.1
申请日：2017-06-14
Applicant: 中国农业科学院茶叶研究所 , 安徽农业大学
IPC: A23F3/06
Abstract: 本发明提供了一种基于色差系统的黄茶闷黄程度的控制方法，属于茶叶加工技术方法领域。由于黄茶的外观色泽好坏关乎到黄茶的整体品质，且闷黄是否适度对色泽影响较为显著，因此准确控制黄茶闷黄程度可以有效提高黄茶的色泽及整体品质。主要步骤是：将鲜叶摊放杀青后，进入闷黄工序，通过计算机设置闷黄在制品的目标色度（P’值）范围，并利用色差仪实时测定闷黄在制品的色度值，计算P’值，当P’值在目标范围内时，终止闷黄，从而实现对闷黄的精准控制。利用本方法制作得到的黄茶外观色泽为绿黄或浅黄，汤色、滋味及香气等感官品质具有黄茶品质特色，且差异性较小，能使黄茶质量达到标准化、稳定化、高品质的目的。
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公开(公告)号：CN106295802B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610624626.9
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法优化BP神经网络的茶叶存储时间分类方法，旨在通过改进的BP神经网络解决茶叶储存时间分类问题，属于茶叶储存时间分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建样本集。利用粒子群算法优化BP神经网络，获得BP神经网络的权值和阈值，进而构建毛峰茶叶储存时间的PSO‑BP分类模型和方法，本发明的有益效果在于将粒子群算法优化BP神经网络算法应用于茶叶数据中，提高预测茶叶储存时间分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105462845A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510734222.0
申请日：2015-10-29
Applicant: 安徽农业大学
IPC: C12N1/14
CPC classification number: C12N1/14
Abstract: 本发明公开了一种茶多酚或EGCG与β-CD包合物及其用于制备富含茶多酚或EGCG的适合真菌培养的通用固体培养基的方法。通用固体培养基的制备方法如下：按茶多酚或EGCG与β-CD的摩尔比例为1:1称取茶多酚或EGCG，将茶多酚或EGCG溶于无水乙醇中，将所得第一次混合溶液逐滴加入到β-CD饱和溶液中，再将所得第二次混合溶液在60℃条件下搅拌，然后4℃静置过夜，并冷冻干燥，制得包合物粗品；用甲醇冲洗包合物粗品粉末并蒸干，即可制得CDTP或CDTE；最后将CDTP或CDTE配置成通用固体培养基。本发明成功地利用β-CD疏水空腔的包合性，制备得到了富含茶多酚或EGCG的固体培养基，为后期研究微生物对茶多酚的代谢的研究和生产奠定了基础，本发明还为有效开发利用茯砖茶以及其他茶叶提供了广阔的前景。
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公开(公告)号：CN116189176A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310205110.0
申请日：2023-03-06
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于生成度量TD3的茶叶智能化拼配方法、设备和介质，该方法包括：1、获取茶叶的高光谱图像并从中提取光谱数据；2、基于茶叶高光谱特征数据，利用ACGAN训练茶叶高光谱生成网络，用于生成状态变换后新状态下的茶样特征；3、基于深度度量学习方法训练样品相似性判别网络，判断拼配方法拼配的茶样是否满足目标样要求；4、构建GM‑TD3网络，设立拼配目标并对网络进行训练，使拼配方法在茶叶拼配问题中学习到最优策略并完成智能化拼配。本发明能根据茶叶的高光谱数据实现拼配动作与茶叶质量变化并累积经验，从而使模型学习到更优的拼配策略，实现茶叶拼配智能化。
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公开(公告)号：CN105462845B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201510734222.0
申请日：2015-10-29
Applicant: 安徽农业大学
IPC: C12N1/14
Abstract: 本发明公开了一种茶多酚或EGCG与β‑CD包合物及其用于制备富含茶多酚或EGCG的适合真菌培养的通用固体培养基的方法。通用固体培养基的制备方法如下：按茶多酚或EGCG与β‑CD的摩尔比例为1:1称取茶多酚或EGCG，将茶多酚或EGCG溶于无水乙醇中，将所得第一次混合溶液逐滴加入到β‑CD饱和溶液中，再将所得第二次混合溶液在60℃条件下搅拌，然后4℃静置过夜，并冷冻干燥，制得包合物粗品；用甲醇冲洗包合物粗品粉末并蒸干，即可制得CDTP或CDTE；最后将CDTP或CDTE配置成通用固体培养基。本发明成功地利用β‑CD疏水空腔的包合性，制备得到了富含茶多酚或EGCG的固体培养基，为后期研究微生物对茶多酚的代谢的研究和生产奠定了基础，本发明还为有效开发利用茯砖茶以及其他茶叶提供了广阔的前景。
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公开(公告)号：CN109007529A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811030247.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种六安瓜片保绿保鲜的存储方法，将六安瓜片的瓜片毛茶，加工到拉小火工艺前，通过调节实现拉小火后茶叶的含水量达到3～5％；将调节好含水量的茶叶放入木盒，然后在‑40～‑80℃下速冻0.5h～1h，茶叶堆积厚度18～25cm，冷冻后将茶叶放入‑20～‑10℃冷库中存放至少6个月；取出‑20～‑10℃冷库中的茶叶，在微波解冻机中解冻；利用拉老火机在室温下进行拉老火处理至少1h，起霜，再用微波干燥机快速干燥即可获得保绿保鲜的六安瓜片。本发明通过控制六安瓜片毛茶含水量然后进行低温储藏，在销售需要的时候低温过渡然后出库再进行拉老火工艺，保持六安瓜片色泽、外形的同时，香气能如新茶鲜活，滋味经过储藏能更加醇和。为绿茶储藏保鲜提供依据。
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