基于特征融合與冗余剔除的普洱茶種類電子鼻識別方法

徐賽 張倩倩

摘要：為更好地維護普洱茶的產(chǎn)業(yè)秩序，擬探究1種用電子鼻識別普洱茶種類的方法。采用電子鼻對7種普洱古樹茶（撥瑪、賀開、老班章、老曼峨、帕莎、那卡和易武）和1種普洱臺地茶（易武）進行電子鼻采樣后，先用線性判別分析（LDA）初步探究電子鼻傳感器響應不同特征（最大值、平均值、平均微分值、穩(wěn)定值和融合特征）對普洱茶種類的分類效果（將傳感器R1～R10的特征按照最大值、平均值、平均微分值、穩(wěn)定值的重復順序進行提取，用編號1～40表示），再用簡單相關(guān)分析（SCA）和互信息理論（MIT）結(jié)合偏最小二乘回歸（PLSR）進行分析，揭示并剔除融合特征中的冗余特征，對去冗余數(shù)據(jù)進行歸一化處理后，通過LDA、k-最近鄰分析（KNN）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）建立普洱茶種類的識別模型。結(jié)果表明，多特征融合比單一特征提取的LDA普洱茶種類識別結(jié)果更佳，但識別精度仍有待提高。剔除冗余特征前，PLSR對普洱茶種類識別訓練集、測試集的R2分別為0.864 5、0.834 5;采用SCA-PLSR剔除弱相關(guān)特征31、35、24、39、36、33后，PLSR對訓練集、測試集識別的R2分別為0.885 2、0.864 3;采用MIT結(jié)合PLSR剔除重復信息特征6、7、14、18、22、25后，PLSR對訓練集、測試集識別的R2分別為0.918 7、0.896 5。對去除冗余特征的融合特征數(shù)據(jù)進行歸一化處理，再結(jié)合LDA可有效識別各普洱茶種類，結(jié)合KNN、PNN對普洱茶種類訓練集的回判正確率分別為96.67%、97.50%，對測試集的識別正確率均為90.00%，可較好地識別普洱茶種類。試驗結(jié)果可為普洱茶種類的識別及電子鼻傳感響應特征的提取提供參考。

關(guān)鍵詞：普洱茶;種類;電子鼻;特征融合;冗余剔除

中圖分類號：TP212.9

文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2020）16-0222-06

普洱茶是世界名茶，由于其風味上佳且具有保健功效，因此深受消費者喜愛[1]。普洱茶是中國國家地理標志產(chǎn)品（GB/T 22111—2008《地理標志產(chǎn)品 普洱茶》），對土壤、氣候等環(huán)境條件有需求，只有種植在云南省普洱市才能較好地形成其特有的風味[2]。按照種植地域（普洱市的不同縣）劃分，普洱茶可分為撥瑪、賀開、老班章、老曼峨、帕莎、那卡和易武等種類[3];按照茶樹的樹齡劃分，普洱茶可分為古樹茶與臺地茶[4]。洱古樹茶是最為昂貴與稀少的品種，其風味是經(jīng)過上百年形成的。臺地茶為新種植的普洱茶樹，價格較便宜，滿足了更多消費者的需求。由于不同種類普洱茶之間的價格差異較大，市場上出現(xiàn)了一些“以假亂真、以次充好”的現(xiàn)象[5-6]。因此，探究一種普洱茶種類的快速識別方法，對于維持普洱茶產(chǎn)業(yè)秩序具有重要意義。

電子鼻檢測是一種模擬生物嗅覺系統(tǒng)的仿生檢測手段，主要是通過其內(nèi)置的氣敏傳感器陣列與被測樣本的氣體揮發(fā)物發(fā)生瞬時響應，獲取樣本信息[7]。有研究已經(jīng)證明，電子鼻可有效獲取茶品質(zhì)信息，從而對茶品種[8]、貯藏時間[9]、貯藏地[10]等信息進行識別。但是，相對于不同茶品種而言，同一品種的茶（如普洱茶）在不同種類（同市異縣、樹齡）間的差異較小，使其識別難度較大。目前，關(guān)于電子鼻能否有效識別普洱茶種類尚未見有關(guān)報道。

本試驗采用電子鼻對8種不同普洱茶進行采樣，采用線性判別分析（LDA）初步探究電子鼻響應數(shù)據(jù)的最大值、平均值、平均微分值、穩(wěn)定值和融合特征對普洱茶種類的分類效果，再用簡單相關(guān)分析（SCA）和互信息理論（MIT）結(jié)合偏最小二乘回歸（PLSR）驗證，揭示并剔除融合特征中的弱相關(guān)特征與重復信息特征。最后，對去冗余融合特征進行歸一化處理，采用LDA、k-最近鄰分析（KNN）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）建立普洱茶種類識別模型。本研究結(jié)果可為普洱茶種類識別及電子鼻傳感響應特征的提取提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

本試驗所選擇的普洱茶樣本包括7種古樹茶（撥瑪、賀開、老班章、老曼峨、帕莎、那卡和易武）和1種臺地茶（易武），均為2017年產(chǎn)于云南的普洱生茶烘干茶餅。各種類均重復試驗20次，每個重復包含5 g普洱茶。為了保證試驗樣本的氣味均勻、充分地散發(fā)，將試驗樣本于29 000 r/min磨碎2 min。

1.2 電子鼻信號的獲取

用PEN 3電子鼻（AIR SENSE公司，德國）采集普洱茶樣本的氣體揮發(fā)物“指紋”圖譜，該電子鼻主要由采樣與清洗通道、氣敏傳感器陣列和模式識別單元構(gòu)成。其中，氣敏傳感器陣列包含10個對不同類型氣體揮發(fā)物質(zhì)敏感的金屬氧化物氣敏傳感器，使整個電子鼻系統(tǒng)能夠識別不同的氣味。各氣敏傳感器的主要性能如下[11]：傳感器W1C（R1）對芳香成分敏感，傳感器W5S（R2）對氮氧化合物敏感，傳感器W3C（R3）對氨水、芳香成分敏感，傳感器W6S（R4）對氫氣敏感，傳感器W5C（R5）對烷烴芳香成分敏感，傳感器W1S（R6）對甲烷敏感，傳感器W1W（R7）對硫化物敏感，傳感器W2S（R8）對乙醇敏感，傳感器W2W（R9）對芳香成分和有機硫化物敏感，傳感器W3S（R10）對烷烴敏感。

將各試驗樣本均置于200 mL玻璃燒杯中，用雙層塑料膜密封，靜置30 min后，用電子鼻采集頂空氣體。燒杯使用前均洗凈、于陰涼無異味的室內(nèi)環(huán)境中晾干。電子鼻的采樣參數(shù)設(shè)置如下：采樣時間間隔為1 s，傳感器自動清洗時間為60 s，傳感器歸零時間為10 s，分析采樣時間為100 s，進樣準備時間為5 s，進氣速度為240 mL/min。

1.3 特征提取方法

參考相關(guān)研究結(jié)果[12-13]，采用最大值、平均值、平均微分值、穩(wěn)定值4種常用的電子鼻數(shù)據(jù)提取方法對普洱茶電子鼻響應數(shù)據(jù)的特征進行提取。其中最大值為電子鼻各傳感器響應曲線的最大值，平均值為電子鼻各傳感器響應曲線的平均值，平均微分值為電子鼻各傳感器響應曲線各數(shù)據(jù)點微分值的平均值，穩(wěn)定值為電子鼻各傳感器響應曲線趨于穩(wěn)定后的響應值（本研究采用第95秒的值）。

1.4 簡單相關(guān)分析

簡單相關(guān)分析是研究變量之間關(guān)系緊密程度的一種統(tǒng)計方法，它反映了當控制其中1種變量的取值后另1種變量的變異程度，其主要目的是研究變量之間關(guān)系的密切程度，其顯著特點是變量不分主次，被置于同等的地位[14]。

1.5 互信息理論

互信息理論是衡量變量間相互依賴程度的指標，表示變量間所擁有共同信息的量，不僅能描述變量間的線性相關(guān)關(guān)系，還能描述變量間的非線性相關(guān)關(guān)系[15]。互信息值（MI）的定義域為[0，1]，其值越大，表明變量之間的共有信息越多，反之，則表示變量之間的共有信息越少。本試驗采用互信息來衡量特征之間存在的重復信息量。

1.6 模式識別算法

1.6.1 線性判別分析 線性判別分析是一種運用降維進行模式識別的線性識別方法。線性判別分析能從所有傳感器中收集數(shù)據(jù)信息，每個種類通過1個特殊的向量化變換得到，使得樣本內(nèi)凝聚而樣本間疏遠[16]。

1.6.2 偏最小二乘回歸 偏最小二乘回歸分析是一種多元回歸分析，它根據(jù)變量的不同權(quán)重來計算各變量的回歸系數(shù)，進而建立回歸方程，再根據(jù)回歸方程計算出預測結(jié)果[17]。

1.6.3 k-最近鄰分析 k-最近鄰算法是根據(jù)考察待識別樣本的k個最近鄰樣本，在這k個最近鄰樣本中哪一類樣本最多，該考察樣本就屬于哪一類，為避免近鄰數(shù)相等，k通常采用奇數(shù)[18]。

1.6.4 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、求和層和輸出層組成。輸入層的作用函數(shù)為線性函數(shù)，用于接收來自訓練樣本的值，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為輸入信號傳遞給隱含層，神經(jīng)元數(shù)量與輸入長度相等。隱含層與輸入層之間通過權(quán)值Wij相連，其傳遞函數(shù)為g（zi）=exp[（zi-1）/σ2]。式中：zi為該層第i個神經(jīng)元的輸入值（傳感器特征），σ為均方差。求和層神經(jīng)元數(shù)量與擬分類的模式數(shù)量相同，具有線性求和功能。輸出層具有判決功能，其神經(jīng)元輸出為離散值1或-1（或0），分別代表輸入模式的不同種類[19]。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于不同特征的普洱茶種類LDA分類

采用最大值、平均值、平均微分值和95秒值等4種常用的電子鼻特征提取方法，結(jié)合LDA，對普洱茶的種類進行分類。由圖1-a可以看出，采用LDA結(jié)合最大值對普洱茶種類進行分類時，賀開古樹茶的數(shù)據(jù)點與其他種類間無重疊現(xiàn)象，可以被較好地區(qū)分開，其他種類普洱茶的數(shù)據(jù)點間均存在重疊現(xiàn)象，無法進行分類。由圖1-b可以看出，采用LDA結(jié)合平均值對普洱茶種類進行分類時，各普洱茶種類數(shù)據(jù)點間均存在重疊，無法區(qū)分開，但與LDA結(jié)合最大值對普洱茶種類的分類結(jié)果（圖1-a）相比，各數(shù)據(jù)點的聚類性更佳。由圖1-c可以看出，采用LDA結(jié)合平均微分值對普洱茶種類進行分類時，除撥瑪古樹茶、帕莎古樹茶的樣本數(shù)據(jù)點重疊外，其他種類間均能區(qū)分開，但樣本數(shù)據(jù)點較近，實際分類已發(fā)生混淆。由圖1-d可以看出，采用LDA結(jié)合95秒值對普洱茶種類進行分類時，老班章古樹茶、易武臺地茶可以較好地被區(qū)分，其他種類的分類效果不佳。

由此可見，采用不同特征的提取方法是從不同角度對樣本信息進行表征的，均有各自的優(yōu)勢和缺點。在實際分類識別的過程中，要提高分類識別的精度，就要充分提取采樣信號中的有益信息[20]。因此，本試驗采用多特征融合的方式進行進一步的分類識別。

2.2 基于融合特征的普洱茶種類LDA分類

采用最大值、平均值、平均微分值和95秒值組成融合特征，對普洱茶種類進行LDA分類的結(jié)果如圖2所示。融合特征結(jié)合LDA的分類結(jié)果保留了LDA結(jié)合95秒值分類結(jié)果的優(yōu)點（圖1-d），可以將老班章古樹茶與易武臺茶地較好地區(qū)分開，同時保留了LDA結(jié)合平均值分類結(jié)果的優(yōu)點（圖1-b），可以將易武古樹茶與老曼峨古樹茶區(qū)分開，但與其他種類樣本的數(shù)據(jù)點較近，區(qū)分效果較圖1-b差。然而，賀開古樹茶與那卡古樹茶能被最大值區(qū)分的優(yōu)點未能在融合特征的分類結(jié)果中體現(xiàn)，撥瑪古樹茶與帕莎古樹茶樣本數(shù)據(jù)點有一定區(qū)域的重疊，識別精度有待進一步提升。由此可見，特征融合可以更加全面地整合樣本的綜合特征，具有提高識別精度的能力。研究發(fā)現(xiàn)，在基于多特征信息融合的過程中，并非所有融合特征均為分類識別的有益特征，若引入過多冗余特征，形成的噪聲信號無疑會降低識別精度[21]。由此可見，多特征融合在使用過程中存在一定風險，合理的信息融合是將其提高識別精度作用最大化的關(guān)鍵，需要進一步探究。

2.3 SCA-PLSR對弱相關(guān)特征的剔除

部分弱相關(guān)特征與普洱茶種類的相關(guān)性極小，

對分類識別的干擾大于貢獻，需要剔除。本試驗中的融合特征包含40個獨立特征（10個傳感器×4種特征提取方法=40個），為更好地表述各特征，本試驗將傳感器R1～R10的特征按照最大值、平均值、平均微分值、穩(wěn)定值的重復順序進行提取，并用編號1～40表示。采用SCA-PLSR方法對融合特征中的弱相關(guān)特征進行剔除，撥瑪古樹茶、賀開古樹茶、老班章古樹茶、老曼峨古樹茶、帕莎古樹茶、那卡古樹茶、易武古樹茶、易武臺地茶8種普洱茶的分類輸出標簽分別用數(shù)字1～8表示。從各種類20個樣本中隨機選擇15個樣本作為訓練集，剩下的5個樣本作為測試集。得到的訓練集樣本數(shù)為120個，測試集樣本數(shù)為40個。SCA-PLSR步驟如下：首先通過SCA得出各特征與分類輸出標簽之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（r）;再將特征按照|r|從小到大的順序依次進行剔除，記錄每次特征剔除后的PLSR對普洱茶種類的預測結(jié)果，根據(jù)預測種類與實際種類的擬合相關(guān)系數(shù)（R2），判斷特征剔除的必要性。|r|、R2的定義域均為[0，1]，|r|（或R2）越接近1，相關(guān)性越強，越接近0，相關(guān)性越弱。

SCA-PLSR形成的融合特征弱相關(guān)特征剔除對分類識別的影響趨勢如圖3所示。當去除特征數(shù)為0時，融合特征訓練集、預測集的R2分別為0.864 5、0.834 5。按相關(guān)程度由低到高剔除弱相關(guān)特征31、35、24、39、36、33的過程中，訓練集、測試集的R2不斷增大，分別達到0.885 2、0.864 3。此后繼續(xù)剔除特征，R2開始呈降低的趨勢。由此可以推測，當|r|小于0.039 6（特征33與普洱茶種類之間的|r|）時，特征不包含分類識別的有效特征;當|r|大于0.039 6時，特征包含一定分類識別的有效信息。此外，去除特征33之前的特征后，訓練集與預測集的識別精度均連續(xù)上升，因此予以去除。雖然特征33后也存在少量去除后預測集識別精度提升的特征，但是訓練集識別精度無明顯的同時提升，且隨著相關(guān)性的提高，無法判斷為無效特征，為了防止有效信息誤刪，給予保留。

2.4 MI-PLSR對重復信息特征的揭示與剔除

在剩余的34個特征中，需要進一步探究特征之間是否存在重復信息，重復信息特征通常會影響模型的運算效率，干擾模型的運算準確度，本試驗采用互信息理論對重復信息進行揭示與剔除。如圖4所示，特征6與16之間的MI最大，其次為7與17之間的MI，再次為7與27之間的MI，其余特征之間的MI相對較小。由此可以推測，相同傳感器提取的特征之間易形成較多的重復信息。

為了進一步了解特征之間的重復信息情況，將互信息值在0.81以上的特征分為5個等級進行統(tǒng)計，詳見表1。記錄各階段范圍內(nèi)形成重復信息的特征組，以初步獲得與其他特征形成重復信息的特征，并對這些特征進行單個去除，結(jié)合PLSR分析驗證其去除的必要性與提升識別精度的能力。得到的單個去除便可以提高識別精度的特征分別為特征6、7、8、14、18、11、22、25和27。此外，隨著MI值逐漸減小，對應特征去除對識別精度的提高效果也逐漸降低，去除MI區(qū)間[0.81，0.82]鎖定的特征8和11后，對精度的提高效果已不大。因此，下文不再討論MI小于0.81的互信息特征。

然而，鎖定的單個特征之間也存在互信息較大的現(xiàn)象，如特征7和27、特征18和8等，若全部去除可能會造成過多的重復刪除，使得剩余信息中部分有效特征大幅度減少甚至丟失，從而降低識別精度。因此，本試驗按照出現(xiàn)在較大MI值區(qū)間的特征優(yōu)先刪除、存在互信息的特征通過PLSR對比驗證后刪除的原則，最終確定去除特征6、7、14、18、22和25。去除上述重復信息后，PLSR訓練集、預測集預測結(jié)果的R2分別為0.918 7、0.896 5，有效提高了普洱茶種類的識別精度。

2.5 普洱茶種類的建模識別

由于不同傳感器的敏感程度不同，數(shù)據(jù)的歸一化處理可以使數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)向量具有相同的長度，從而達到去除一定噪聲干擾的目的，進一步提高識別精度[22]。本研究將去除冗余信息后的融合特征進行歸一化處理，并采用LDA、KNN和PNN進行建模識別。

2.5.1 LDA結(jié)合去冗余融合特征的種類識別 如圖5所示，通過LDA結(jié)合去冗余融合特征對普洱茶種類進行識別，各普洱茶種類均能得到較好的區(qū)分，撥瑪古樹茶和帕莎古樹茶的數(shù)據(jù)點距離較近;相比于單獨特征提取及未去冗余信息的融合特征，去除冗余信息的融合特征可以顯著提高普洱茶種類的識別精度。

2.5.2 KNN結(jié)合去冗余融合特征的種類識別 采用KNN對8種普洱茶進行識別，每個種類檢測20個樣本。從各種類中隨機選擇15個樣本作為訓練集，剩下的5個樣本作為測試集。本試驗得到的訓練集樣本數(shù)為120個，測試集樣本數(shù)為40個。在進行KNN分析時，近鄰樣本數(shù)k的選擇對分類識別效果的影響較大。經(jīng)過反復分析，設(shè)置k的數(shù)量為5個。建立KNN分類識別模型后，模型對訓練樣本的回判正確率為96.67%，對測試集的識別正確率為90.00%，具有較好的分類識別效果。

2.5.3 PNN結(jié)合去冗余融合特征的種類識別 采用PNN對普洱茶種類進行識別，共包含8個不同種類，每個種類檢測20個樣本。從各種類中隨機選擇15個樣本作為訓練集，剩下的5個樣本作為測試集。本試驗得到的訓練集樣本數(shù)為120個，測試集樣本數(shù)為40個。在進行PNN分析時，Spread值的大小對模型的判別結(jié)果具有一定影響。Spread表示PNN的擴散速度，默認值為0.1，如果其值趨近于0，則網(wǎng)絡(luò)相當于最鄰分類器，其值越大，越接近線性函數(shù)。經(jīng)過反復訓練，設(shè)置Spread值為2×10-3。該PNN模型對訓練集樣本的回判正確率為97.50%，對測試集的識別正確率為90.00%，具有較好的分類識別效果。

3 結(jié)論

多特征融合比最大值、平均值、平均微分值和95秒值4種單一特征提取的普洱茶種類LDA識別效果更佳，但仍識別精度仍有待提高。冗余特征剔除前，PLSR對普洱茶品種識別訓練集、測試集的R2分別為0.864 5、0.834 5;采用SCA-PLSR法剔除弱相關(guān)特征31、35、24、39、36、33后，PLSR對訓練集、測試集識別的R2分別為0.885 2、0.864 3;采用MI結(jié)合PLSR剔除重復信息特征6、7、14、18、22和25后，PLSR對訓練集、測試集識別的R2分別為 0.918 7、0.896 5。對去除冗余特征的特征融合數(shù)據(jù)進行歸一化處理，結(jié)合LDA可有效地對普洱茶種類進行區(qū)分，結(jié)合KNN、PNN對普洱茶種類訓練集的回判正確率分別為96.67%、97.50%，對測試集的識別正確率均為90.00%，可以較好地識別普洱茶種類。

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