茶葉茶揉捻

對于自然的追尋，來源于人們對順應(yīng)天時、自然生活的最高生存智慧。

  

  

  

  

  

  

  

揉捻之主要目的，由物理方面言之，在卷曲已柔軟之萎雕葉，使最后制成之茶，獲得美觀之條索。然近年來，碎茶類之需要大增，足以證明，揉捻對于形狀之影響，已不甚重視。

萎雕之效果，使茶葉細胞之汁液，達到適當濃度時，其中所含之主要成分，如單寧、酵素、茶素逐漸發(fā)生聚合；但因細胞壁阻隔，不易與空氣中之氧接觸，故不易發(fā)生氧化作用。揉捻時茶葉之細胞壁被壓破，茶汁釋出，與氧迅速接觸，而起氧化。故由化學方面言之，揉捻之功用，系使葉中所含之單寧，藉過氧化酵素為觸煤，發(fā)生氧化作用。故揉捻與酦酵二者中之化學變化，實無明顯之界限可以區(qū)分，僅氧化程度不同而已。

揉捻時發(fā)生之熱，一部分固由于摩擦而生，實則大部分皆系酦酵所引起。所生之熱，殊為不宜，將加速單寧之氧化，如葉溫超過82度華氏，則制出之茶含有縮合程度較高之單寧，而減低茶湯之色、味；故揉捻葉應(yīng)保持涼冷。

茶湯色澤之深淺與酦酵程度成比例，而酦酵程度則視揉捻時釋出茶汁之多少而定。揉捻時壓力愈大，時間愈久，則葉細胞破碎之數(shù)量愈多，破碎之程度亦愈深，而茶汁之釋出愈多，酦酵程度亦愈深也。

揉捻方式須視品種、氣候、海拔、萎雕及所需之茶湯而定，茲分別述之如次：

品種：品種愈劣則所需之揉捻愈重。

氣候：氣候狀況影響茶樹之生育，結(jié)果，對茶之香與味均有影響，故揉捻亦應(yīng)隨之而異。

海拔：海拔高之地，香氣較顯著，氣溫較低，可行輕揉或短時間揉捻。

萎凋：萎雕葉若含有定量之水分，而茶葉之組織及柔軟度均可一致者，則揉捻方式無需改變。然而由修剪時期，品種與氣候狀態(tài)各異之茶樹采摘，萎雕結(jié)果因此而受影響，故揉捻必需有多少改變。

茶湯：欲得香氣多之茶湯，則揉捻須較輕，時間需較短。欲得味濃之茶湯，則揉捻時間須較長，壓力需較重。要之，揉捻時間與壓力應(yīng)視年中冬季節(jié)及所求之目的而定。例如 年中某月份香氣較顯著，則時間既不能太長，壓力亦不宜太重。反之，某月份，生育迅速，缺乏香氣，則應(yīng)以滋味為主要目的。

由上所述，影響揉捻之因子，既如此差異，故只能提供其原則，以助制茶者自行試驗，而求得適于特殊情形之方法。

碎茶類之揉捻：下列方法可得大量之碎茶類。

第一次揉30分鐘，無壓力

第二次揉30分鐘，無壓力

第三次揉30分鐘，半壓力

第四次揉20分鐘，略重壓力

第五次揉20分鐘，壓力愈重愈佳，在半中間放松3分鐘

第六次揉20分鐘，同上

美觀茶之揉捻：普通品質(zhì)之茶葉，用略重萎雕，以下列方法揉捻。

第一次揉25分鐘，無壓力

第二次揉25分鐘，無壓力

第三次揉30分鐘，15分鐘，輕壓，15分鐘重壓。

第四次揉45分鐘，全壓（加壓10分，放松5分）

最后一次揉捻后須用人工解塊，勿使用解塊機。若茶葉重萎調(diào)，則揉捻須較重，第一、二次各為30分鐘，輕壓力于第二次開始，第四次之45分鐘可分為二次25分鐘。

新葉茶之揉捻：剪枝或臺刈后與幼齡茶樹所發(fā)之新葉，制成之茶，滋味淡簿。此類茶葉，如制造得法，則形狀美觀?？捎弥匚{(diào)凝集其茶汁，故揉捻須較重。

第一次揉30分鐘，無壓力

第二次揉15分鐘，無壓力，15分鐘略加壓力。

第三次揉15分鐘，半壓力，15分鐘較重壓力。

第四次揉20分鐘，重壓力，在半中間，放松5分鐘。

第五次揉同上在低地區(qū)揉捻茶葉，務(wù)須注意空氣之溫度，全部揉捻時間包括解塊在內(nèi)，不能超過3小時。在低地區(qū)，中等之茶葉及適中之萎雕，以下表最為適用。

第一次揉捻40分鐘，無壓力

第二次揉捻40分鐘，中壓力，加壓7分鐘，放松3分鐘。

第三次揉捻40分鐘，重壓力，加壓7分鐘，放松3分鐘。

天氣愈熱，解決次數(shù)愈多愈佳，但萎雕不宜輕，免使最后一次之揉捻，有過酦酵之虞。過萎雕葉之揉捻：過萎雕葉如能小心處理，亦可制得良好美觀之茶。揉捻愈慢愈佳，且須視茶葉之狀態(tài)，酌加少許水分，使其稍為柔軟。

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茶產(chǎn)業(yè)作為我國特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，承擔著支撐茶區(qū)經(jīng)濟、滿足健康消費、穩(wěn)定擴大就業(yè)、服務(wù)鄉(xiāng)村振興的重要任務(wù)。揉捻是茶葉加工的一道關(guān)鍵工序，主要有三個目的：一是揉捻茶葉成形，為成品茶外形打基礎(chǔ)，二是使茶葉細胞破損、茶汁溢出，三是為后續(xù)茶葉加工做準備。揉捻機是目前能夠完成茶葉揉捻工藝的主要設(shè)備，主要由揉捻盤、揉捻桶與加壓裝置、傳動機構(gòu)等結(jié)構(gòu)組成，揉桶在曲柄等機構(gòu)的帶動和控制下，在揉捻盤上做相對偏揉捻軸中心的橫向旋轉(zhuǎn)。茶葉在揉桶中隨著揉桶的運動不斷往復翻轉(zhuǎn)，并在揉盤上進行來回揉搓，逐步卷縮成條。

目前，我國茶葉花色繁多，揉捻工藝要求各有不同，揉捻速度、揉捻壓力、揉捻時間設(shè)置不能一概而論，難以給出揉捻參數(shù)具體確定值。揉捻茶葉時，制茶者需要有一定的制茶經(jīng)驗，根據(jù)實際的鮮葉狀況和環(huán)境條件對工藝進行選擇，揉捻工藝受人主觀能動性影響，易造成揉捻品質(zhì)不一。張問采等提出利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對茶葉原產(chǎn)地的溫度、氣候、海拔等地理信息進行系統(tǒng)收集，建立茶葉加工工藝參數(shù)庫，以確保茶葉揉捻加工工藝的統(tǒng)一性和標準性。新技術(shù)與揉捻工藝的結(jié)合能夠智能選擇揉捻工藝參數(shù)，對當前茶葉揉捻設(shè)備發(fā)展具有一定現(xiàn)實意義。

文章基于XGBoost算法設(shè)計茶葉揉捻推薦系統(tǒng)，通過對鮮葉等級、茶葉種類、茶葉產(chǎn)地以及揉捻機型號作為系統(tǒng)輸入，能夠?qū)θ嗄硐嚓P(guān)參數(shù)進行推薦。

▲ 浙江春江茶葉機械揉捻機組

01

方法原理

1、隨機森林算法

隨機森林算法(Random Forest)是一種集成學習方法，通過構(gòu)建多個決策樹來進行分類或回歸。隨機森林是從原始訓練樣本集N中重復抽取k個樣本生成新的訓練樣本集合，然后根據(jù)自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林，新數(shù)據(jù)的分類結(jié)果按分類樹投票多少形成的分數(shù)而定。其實質(zhì)就是將多個決策樹合并在一起，大大提高決策樹的運算效率，每棵樹都是從一個獨立樣本中抽取出來的，并且其分布也是一致的，所以分類誤差取決于每棵樹的分類能力以及樹之間的相關(guān)性。CART決策樹是隨機森林算法弱分類器的核心部分，優(yōu)點在于：當數(shù)據(jù)集的因變量是離散型數(shù)值時，此樹就是分類樹;當數(shù)據(jù)集的因變量是連續(xù)性數(shù)值時，此樹就是回歸樹，預(yù)測值可以用葉節(jié)點觀察的均值來表示。

隨機森林算法容易實現(xiàn)，在訓練速度方面和訓練高度并行化方面也具有明顯優(yōu)勢，還能進行模型融合，提高模型的準確性和穩(wěn)定性。并且由于采用了隨機采樣，可以訓練出方差小、泛化能力強的模型。

2、XGBoost算法

XGBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)是一種強大集成學習方法，同時支持CART樹和線性分類器為基分類器，基于前向分布算法實現(xiàn)加法模型的集成學習方法。集成模型的基本理念是通過構(gòu)建一系列弱基礎(chǔ)模型來構(gòu)建一個強大的模型。XGBoost算法核心思想是通過持續(xù)的增加樹，不停地進行特征分裂來生長一棵樹、添加一個樹的過程，實際上就是學習一個新函數(shù)的過程，擬合上次預(yù)測的殘差。構(gòu)建出k棵樹，并且每棵樹都能夠模型化，從而模型化出每個樣本的分值，從而達到對未知值的準確估計。通過觀察這個樣本的特征，會發(fā)現(xiàn)它會落在每棵樹的一個對應(yīng)的葉節(jié)點上，每個葉節(jié)點對應(yīng)一個分數(shù)。最后，只需要將每棵樹的相應(yīng)分數(shù)相加，就可以得到樣本的預(yù)測值。

XGBoost算法具有以下優(yōu)點：

(1)簡單易用，提供API方便用戶使用。

(2)靈活性高，可應(yīng)用于多種類型數(shù)據(jù)集和任務(wù)，包括分類、回歸、排名和推薦等。

(3)準確率高，在分類和回歸問題上可以達到其它算法難以匹敵的準確率。

(4)可解釋強，提供豐富的特征重要性評估方法，可幫助用戶理解模型預(yù)測過程。

3、支持向量機

支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是一種常用的機器學習算法，主要用于分類和回歸問題。它的基本原理是通過找到一個最優(yōu)的超平面，將數(shù)據(jù)分為不同的類別。最優(yōu)超平面是n-1維的線性子空間，其中n是數(shù)據(jù)的特征維數(shù)。例如，如果數(shù)據(jù)有兩個特征，那么超平面是一維的線性子空間，也就是一個直線;如果數(shù)據(jù)有三個特征，那么超平面是個二維的線性子空間，也就是一個平面。在二維空間中，超平面就是一個直線，它將數(shù)據(jù)分為兩個類別。通過SVM，可以利用一些數(shù)學技術(shù)，將復雜的高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為簡單的低維數(shù)據(jù)，從而有效地解決高維數(shù)據(jù)分析的問題。

支持向量機算法具有適應(yīng)性廣泛、可解釋性強、計算復雜度低的優(yōu)點。支持向量機算法可用于線性和非線性問題，在分類和回歸任務(wù)中表現(xiàn)出色，預(yù)測精度高，還能夠清晰表示分類和回歸的決策邊界和數(shù)據(jù)分布情況。

02

模型搭建

1、模型搭建及訓練測試

根據(jù)XGBoost的算法原理并使用Python語言，構(gòu)建出XGBoost算法測試模型框架，如圖1所示。一共分為四個部分，一是樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理，二是參數(shù)調(diào)優(yōu)，三是模型訓練，四是模型預(yù)測。

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理

文章數(shù)據(jù)是由廣西昭平仙峰茶廠提供，獲取時間為2023年3~4月。在當?shù)?位制茶師傅的指導下，采用6CR-35型茶葉揉捻機進行數(shù)據(jù)獲取。獲取相關(guān)數(shù)據(jù)信息如表1所示。試驗獲取的數(shù)據(jù)還不能直接使用，因為初始數(shù)據(jù)中包含揉捻品質(zhì)指標不符合揉捻機性能指標的揉捻參數(shù)數(shù)據(jù)，會降低模型學習效率和預(yù)測精度。在數(shù)據(jù)使用前需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，此次試驗預(yù)處理主要為數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)劃分。

· 數(shù)據(jù)清理

在當?shù)刂撇鑾煾抵笇虏捎?CR-35型茶葉揉捻機對三級鮮葉制成紅茶春茶來進行揉捻，揉捻過程中受人主觀能動性影響。試驗獲取的100組數(shù)據(jù)中，有8組數(shù)據(jù)的破茶率、成條率、細胞破碎率不符合35型茶葉揉捻機標準，這些數(shù)據(jù)對后續(xù)揉捻參數(shù)預(yù)測沒有相關(guān)性，模型分析預(yù)測數(shù)據(jù)時需要去除這些數(shù)據(jù)。

· 數(shù)據(jù)劃分

將剩余92組數(shù)據(jù)按照9∶1的比例分為訓練樣本和測試樣本。訓練樣本用于算法迭代學習，測試樣本用于檢測算法預(yù)測效果。

(2)參數(shù)調(diào)優(yōu)

XGBoost算法參數(shù)包括通用參數(shù)、Booster參數(shù)和學習目標參數(shù)。通用參數(shù)能夠進行宏觀函數(shù)控制，Booster參數(shù)控制決策樹生成和組合過程，學習目標參數(shù)能夠控制訓練目標。

· 通用參數(shù)：

①booster：用于選擇每次迭代模型的類別。booster參數(shù)有g(shù)btree和gblinear兩種選擇，gbtree是基于樹結(jié)構(gòu)來構(gòu)建模型，而gblinear是基于線性分類器來構(gòu)建模型。②silent：用于決定運行過程中是否產(chǎn)生輸出。

· Booster參數(shù)

①n_estimators：樹的數(shù)量，用于控制模型的復雜度和訓練時間。②learning_rate：學習率，用于控制模型參數(shù)的更新速度，并且通過不斷降低學習率來提升模型的準確性。③gamma：控制節(jié)點分裂需要的最小目標函數(shù)下降量，用于控制樹的生長和防止過擬合。④subsample：樣本采樣比例，用于控制每個樹節(jié)點上的樣本數(shù)量。⑤colsample_bytree：控制每棵樹中列的子采樣比例。⑥colsample_bylevel：控制每一層中列的子采樣比例。⑦max_depth：樹的最大深度，用于控制樹的復雜度，并避免過擬合。⑧max_delta_step：樹模型權(quán)重改變的最大步長，控制每個樹模型權(quán)重改變的最大步長，防止過擬合。⑨lambda和alpha：正則項中λ和γ的權(quán)重，減少模型過擬合。⑩scale_pos_weight：調(diào)整正樣本的權(quán)重，提高模型的分類準確率。

· 學習目標參數(shù)

①objective：指訓練模型時所采用的損失函數(shù)，常見的有reg：linear、reg：logistic、binary：logistic等。②eval_metric：評估模型性能指標，常見的有rmse、mae、errors等。

· GridSearch是一種參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，通過在指定的參數(shù)范圍內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)組合來優(yōu)化模型性能。其步驟如下：

①確定需要調(diào)優(yōu)的參數(shù)和參數(shù)取值范圍。②將參數(shù)和參數(shù)取值范圍組合成一個參數(shù)網(wǎng)格。③通過采用交叉驗證的方式，對各種參數(shù)組合進行全面的性能評估。④選擇最優(yōu)的參數(shù)組合，并使用所有訓練數(shù)據(jù)重新訓練模型。⑤對數(shù)據(jù)進行測試，評估模型性能。

在實際應(yīng)用中，由于參數(shù)組合數(shù)量可能很大，所以使用GridSearch時需要注意以下幾點：①盡量限制參數(shù)取值范圍，避免搜索空間過大。②優(yōu)先選擇影響模型性能最大的參數(shù)進行調(diào)優(yōu)。③結(jié)合模型的特性和實際需求，選擇合適的交叉驗證方式。④可以使用并行計算加速參數(shù)搜索。

利用網(wǎng)格尋優(yōu)調(diào)優(yōu)方法分別對茶葉揉捻工藝中揉捻轉(zhuǎn)速(A)、空揉時間(B)、一次輕壓(C)、一次輕壓時間(D)、重壓(E)、重壓時間(F)、二次輕壓(G)、二次輕壓時間(H)的參數(shù)進行網(wǎng)格尋優(yōu)，其最優(yōu)參數(shù)組合如表2所示。

(3)模型評價指標

在評價模型的預(yù)測能力時，通常采用平均絕對誤差(Mean Absolute Error，MAE)、均方根誤差(Root Mean Squared Error，RMSE)、平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error，MAPE)作為模型評價指標。平均絕對誤差是預(yù)測值與真實值之間誤差絕對值的平均值，反映了預(yù)測誤差的實際情況;均方根誤差是預(yù)測值與真實值之間誤差平方和與樣本數(shù)量比值的平方根，反映了誤差分布的離散程度;平均絕對百分比誤差是比較預(yù)測值與真實值之間相對誤差絕對值的平均值的大小，反映了預(yù)測誤差與真實值的相對大小。其表達式如式1、2、3所示，RMSE指標、MAE指標、MAPE指標得分越小，預(yù)測效果越好。

2、預(yù)測結(jié)果分析

三種算法模型對揉桶轉(zhuǎn)速、空揉時間、一次輕壓、一次輕壓時間、重壓、重壓時間、二次輕壓、二次輕壓時間預(yù)測評價結(jié)果分別如表3所示。從RMSE、MAE、MAPE三項評價指標結(jié)果來看，XGBoost模型評價指標數(shù)值最小、算法優(yōu)勢顯著，這表明在最優(yōu)參數(shù)組合的選擇下，XGBoost算法模型的預(yù)測能力較好，因此系統(tǒng)將XGBoost算法作為茶葉揉捻推薦系統(tǒng)的核心，僅使用XGBoost算法模型進行下一步分析預(yù)測。

03

推薦系統(tǒng)軟件設(shè)計

1、系統(tǒng)環(huán)境

系統(tǒng)硬件環(huán)境和軟件環(huán)境具體介紹如表4和表5所示。

2、系統(tǒng)主要功能實現(xiàn)及展示

(1)信息獲取模塊

茶葉推薦系統(tǒng)的信息獲取界面可讀取用戶選擇或輸入的相關(guān)參數(shù)，完成相關(guān)數(shù)據(jù)輸入功能。用戶在該界面上選擇茶葉種類、茶葉類型等信息，并將上述參數(shù)以文本讀取方式發(fā)送至數(shù)據(jù)處理層，進行相關(guān)揉捻參數(shù)預(yù)測。

在信息獲取界面中需要對茶葉等級、茶葉種類、揉捻機型號、茶葉產(chǎn)地信息進行輸入。2016年，中國工業(yè)和信息化部頒布了JB/T 12835—2016行業(yè)標準確定茶葉等級，并以其特定的長度和比例，對茶葉級別進行了精確的劃分。鮮葉長度不大于30 mm的占60%以上的為一級鮮葉、鮮葉長度不大于40 mm的占70%以上的為二級鮮葉、鮮葉長度不大于50 mm的占70%以上的為三級鮮葉、其它鮮葉為四級鮮葉。茶葉種類根據(jù)茶葉品種和制茶季節(jié)進行劃分，主要劃分為紅茶春茶、紅茶秋茶、綠茶春茶、綠茶秋茶四個類別。茶葉揉捻機型號按照揉捻桶直徑大小可分為25型、35型、45型、55型等。

(2)揉捻參數(shù)推薦模塊

信息獲取層模塊將獲得的茶葉相關(guān)信息按照其所屬的茶葉等級、茶葉種類、揉捻機型號以及茶葉產(chǎn)地信息進行分類，找到對應(yīng)數(shù)據(jù)庫。根據(jù)歷史制茶經(jīng)驗數(shù)據(jù)中揉捻品質(zhì)數(shù)據(jù)和揉捻工藝數(shù)據(jù)對XGBoost模型訓練，此系統(tǒng)內(nèi)將最優(yōu)揉捻品質(zhì)參數(shù)作為模型輸入來預(yù)測茶葉揉捻工藝參數(shù)。

此揉捻參數(shù)推薦系統(tǒng)還具有數(shù)據(jù)保存、用戶管理、操作日志、幫助文檔功能，數(shù)據(jù)保存指的是可對當前獲取信息以及推薦信息按照當前鮮葉等級、茶葉種類、揉捻機型號、茶葉產(chǎn)地的不同進行分類保存。用戶管理模塊僅涉及個人信息管理，用戶可通過設(shè)定好的賬號密碼進行登錄。操作日志管理記錄系統(tǒng)運行情況，主要是系統(tǒng)運行過程中所產(chǎn)生的信息日志。幫助文檔主要闡述了此推薦系統(tǒng)設(shè)計目的以及其使用場景。

04

推薦系統(tǒng)測試

1、試驗?zāi)康呐c試驗指標

揉捻推薦系統(tǒng)主要功能是根據(jù)不同類型鮮葉狀態(tài)來推薦其揉捻參數(shù)，為了驗證推薦揉捻參數(shù)的實用性，主要選取了茶葉揉捻后的碎茶率、成條率、細胞破壞率進行測定。

(1)碎茶率測定

試驗碎茶率測定是通過稱重完成的。在揉捻試驗完后，取出茶葉進行稱重，稱重后通過網(wǎng)篩進行篩選，再將篩除的碎末碎葉進行稱重。碎茶重量再除以茶葉總重得到破碎率，具體公式如式4所示。

式中：S為碎茶率;mS為碎茶重量;m為茶葉總重量。

(2)成條率測定

試驗成條率測定也是通過稱重完成的。在揉捻試驗結(jié)束后，取出茶葉進行稱重，挑出成條進行稱重。成條率可通過成條葉重量除以茶葉總重，具體公式如式5所示。

式中：C為成條率;mC為成條茶葉重量;m 為茶葉總重。

(3)細胞破壞率測定

采用計算機圖像處理技術(shù)來進行茶葉細胞破壞率測定。取揉捻好的茶葉若干，放入100 ℃水浴處理15 min;在當前溫度和處理時間下，破碎細胞外溢，茶多酚氧化形成茶色素并對受損細胞進行染色。將處理過的茶葉展開在白紙上進行拍照;將圖片導入電腦、采用Grabcut算法刪除背景;根據(jù)顏色特征計算染色面積與葉片面積比值，得到細胞破壞率。

2、推薦系統(tǒng)參數(shù)試驗

現(xiàn)對一批鮮葉進行揉捻參數(shù)推薦，鮮茶產(chǎn)地來源于廣西昭平，鮮葉等級為三級，采用35型茶葉揉捻機進行揉捻，所要制成茶葉種類為紅茶春茶。揉捻參數(shù)推薦系統(tǒng)接收到信息獲取層所傳送的相關(guān)信息，找到鮮葉等級為三級鮮葉、茶葉種類為紅茶春茶、揉捻機型號為35型、茶葉產(chǎn)地為廣西昭平的數(shù)據(jù)庫。由于當前茶葉揉捻機采用的是固定位置揉捻，所以試驗中以下降距離為控制參數(shù)。對數(shù)據(jù)庫里歷史揉捻參數(shù)數(shù)據(jù)進行訓練，并推薦出茶葉揉捻工藝參數(shù)，揉捻轉(zhuǎn)速35 r/min、空壓揉捻時間為15 min、一次輕壓位置為8 cm處、揉捻時間為11 min、重壓壓力位置為13 cm處、重壓時間10 min、第二次輕壓壓力大小為7 cm處、揉捻時間為13 min。將揉捻工藝參數(shù)應(yīng)用到35型茶葉揉捻機進行揉捻，揉捻結(jié)束后取出部分茶葉，進行篩選、稱重，計算破茶率和成條率，并用計算機圖像處理技術(shù)檢測茶葉揉捻后細胞破碎率。

查找茶葉揉捻機作業(yè)性能指標表，可以得出6CR-35型揉捻機揉捻紅茶，揉捻加工后的作業(yè)性能指標應(yīng)滿足成條率≥85%、碎茶率≤4.2%、茶葉細胞破壞率≥83%。茶葉揉捻機揉捻結(jié)果如表6所示，試驗1是根據(jù)20次揉捻數(shù)據(jù)進行推薦，試驗2是根據(jù)40次揉捻數(shù)據(jù)進行推薦，試驗3是根據(jù)60次揉捻數(shù)據(jù)進行推薦。從表中試驗1、試驗2、試驗3可以看出隨著試驗次數(shù)增加，揉捻葉的成條率逐漸增加、碎茶率逐漸降低、茶葉細胞破碎率逐漸增加。由于現(xiàn)有歷史揉捻數(shù)據(jù)量較少，揉捻參數(shù)推薦系統(tǒng)推薦數(shù)據(jù)還不完善。試驗4是根據(jù)80次揉捻數(shù)據(jù)進行推薦，可以看出揉捻后的碎茶率、成條率以及細胞破壞率已達到揉捻機作業(yè)性能指標。因此，隨著后續(xù)試驗數(shù)據(jù)增加，推薦系統(tǒng)不斷進行學習優(yōu)化，按照此系統(tǒng)推薦參數(shù)進行揉捻，茶葉揉捻品質(zhì)將越來越好。

05

討論

茶葉揉捻品質(zhì)易受制茶師傅主觀因素影響，通過對鮮葉等級、茶葉種類、茶葉產(chǎn)地以及揉捻機型號來確定揉捻工藝參數(shù)，能夠保證茶葉揉捻品質(zhì)穩(wěn)定。文章將XGBoost算法用于茶葉揉捻參數(shù)推薦，利用真實揉捻工藝相關(guān)參數(shù)對預(yù)測模型進行驗證，在參數(shù)推薦過程中展現(xiàn)了較強性能。根據(jù)此算法設(shè)計出茶葉揉捻參數(shù)推薦系統(tǒng)，并對推薦系統(tǒng)推薦參數(shù)進行試驗。從推薦系統(tǒng)參數(shù)試驗可以看出揉捻后的碎茶率、成條率以及細胞破壞率已達到揉捻機作業(yè)性能指標，并且隨著試驗數(shù)據(jù)增加，推薦系統(tǒng)不斷學習優(yōu)化，按照推薦參數(shù)進行茶葉揉捻，揉捻品質(zhì)將越來越好。此揉捻推薦系統(tǒng)對當前茶葉揉捻設(shè)備發(fā)展具有一定現(xiàn)實意義。

作者簡介：

陳俠

安徽宿州人，南京農(nóng)業(yè)大學人工智能學院碩士研究生，研究方向為智能農(nóng)業(yè)裝備。

通訊作者：

柳軍

副研究員，南京農(nóng)業(yè)大學人工智能學院碩士生導師，研究方向為智能農(nóng)機裝備。

來源：中國茶葉加工

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