一种基于近红外光谱特征选择和参数寻优的茶叶分类方法

摘要

本发明属于茶叶分类技术领域，公开了一种基于近红外光谱特征选择和参数寻优的茶叶分类方法。首先利用近红外光谱仪扫描获得茶叶近红外光谱数据；然后采用一阶导数和多元散射校正法对原始近红外光谱数据预处理；在互信息筛选的基础上，结合信息融合技术将互信息值和对应的光谱数据吸光度融合，通过主成分分析法特征选择，再使用随机森林分类，计算得到茶叶分类准确率；最后，选用遗传算法，根据适应度函数得分筛选出最佳的特征组合和超参数并判别不同品种等级的茶叶。本发明综合信息融合、互信息特征选择、主成分特征选择、随机森林分类以及遗传算法优化筛选出最佳的特征组合和超参数，实现对不同品种等级茶叶的判别，筛选和判别的结果准确可靠。