CN112710727A - 一种基于同位素及矿物质元素pca-lda的茶叶产地溯源方法 - Google Patents

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刘振东
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罗章
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Abstract

本发明公开一种基于同位素及矿物质元素PCA‑LDA的茶叶产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：采集林芝、四川、贵州、安徽、浙江和山东六个产地的茶叶，并对其进行预处理，制备分析样品；利用稳定同位素质谱仪测定茶叶中δ18O、δ13C的值；利用电感耦合等离子体质谱测定茶叶中铅同位素比率206Pb/207Pb、208Pb/206Pb，以及锶同位素比率87Sr/86Sr；通过茶叶测定稳定同位素及矿物质元素含量，通过PCA(主成成分分析)‑LDA(线性判别分析)分析、建模，判定茶叶产地或判定西藏茶叶真伪。

Description

一种基于同位素及矿物质元素PCA-LDA的茶叶产地溯源方法
技术领域
本发明涉及产地溯源技术领域，具体是一种基于同位素及矿物质元素PCA-LDA的茶叶产地溯源方法。
背景技术
西藏因其纯净、无污染的环境使得自西藏产地的食品原料或加工产品很受欢迎，许多食品生产企业也在生产中重视西藏食品原料的运用，但是其中也不乏不少企业为降低生产成本，打着生产西藏高优质食品的旗号，实则生产其他成本低廉的产地的原料，严重侵害了消费者的利益，扰乱了正常的市场秩序，因此，如何利用有效的产地溯源技术对具有西藏特色的食品原料或其产品进行鉴别，显得较为迫切。
本发明公开一种基于同位素及矿物质元素PCA-LDA的茶叶产地溯源方法，通过茶叶测定稳定同位素及矿物质元素含量，通过PCA(主成成分分析)-LDA(线性判别分析)分析、建模，判定茶叶产地或判定西藏茶叶真伪。
发明内容
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于同位素及矿物质元素PCA-LDA的茶叶产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
①茶叶预处理
采集LZ(林芝)、SC(四川)、GZ(贵州)、AH(安徽)、ZJ(浙江)和SD(山东)六个产地的茶叶，并对其进行预处理，制备分析样品；
②分析样品元素测定
利用稳定同位素质谱仪测定茶叶中δ18O、δ13C的值；
利用电感耦合等离子体质谱测定茶叶中铅同位素比率206Pb/207Pb、208Pb/206Pb，以及锶同位素比率87Sr/86Sr；
③主成分分析(PCA)
采用PCA对标准化后的原始数据进行降维处理时，前9个特征矢量所对应的累积方差为82.895％，已经能有效提取出数据中的信息，PC1、PC2、PC3、PC4、PC5、PC6、PC7、PC8和PC9的权重分别为40.704％、10.134％、6.609％、5.493％、4.831％、4.555％、4.134％、3.345％和3.091％。
进一步地，六个地区其茶叶PCA-LDA判别，先随机选定一部分样本进行建模区分LZ、SC、GZ、AH、ZJ和SD等地茶叶，再对剩余的样本进行验证，从不同区域中随机选择部分样本，划分林芝、四川、贵州、安徽、浙江和山东六类，利用LDA建模，然后将LZS剩余的9个样本，四川剩余的7个样本、贵州和安徽剩余的6个样本、浙江和山东剩余的4个样本用于验证模型准确性，判别函数(Y)如下：
Y1＝PC1×0.42+PC2×0.42+PC3×(-0.35)+PC4×(-0.02)+PC5×0.52+PC6×0.18+PC7×0.39+PC8×0.17+(-0.16)；
Y2＝PC1×(-0.06)+PC2×(-3.37)+PC3×1.88+PC4×4.89+PC5×5.55+PC6×3.65+PC7×(-4.29)+PC8×(-3.07)+0.15；
式中，PC1、PC2…依次为第一主成分、第二主成分…。
进一步地，LZ与non-LZ地区茶叶的主成分分析：将LZ、SC、GZ、AH、ZJ和SD六个地区分为两类LZ和non-LZ(非LZ)地区进行比较其茶叶中稳定同位素的比率特征；
先随机选定一部分样本进行建模区分LZ和non-LZ地区的茶叶，再对剩余的样本进行验证；
以其中一次判别为例，从不同区域中随机选择部分样本，划分LZ和non-LZ两类利用LDA建模，然后将LZ剩余的9个样本，non-LZ剩余的27个样本用于验证模型准确性，判别函数(Y)如下：
Y1＝PC1×0.42+PC2×0.42+PC3×(-0.35)+PC4×(-0.02)+PC5×0.52+PC6×0.18+PC7×0.39+PC8×0.17+(-0.16)；
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
通过茶叶测定稳定同位素及矿物质元素含量，通过PCA(主成成分分析)-LDA(线性判别分析)分析、建模，判定茶叶产地或判定西藏茶叶真伪。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是茶叶中稳定同位素的雷达图；
图2是六个地区茶叶样本前三个主成分的投影图；
图3是采用PCA-LDA判定函数区分六个地区茶叶的散点图；
图4是茶叶中稳定同位素的雷达图；
图5是林芝与非林芝地区茶叶样本前三个主成分的投影图；
图6是采用PCA-LDA判定函数区分林芝地区与非林芝地区茶叶的散点图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图6可，LZ地区与non-LZ地区区分明显。LZ地区产茶叶分布明显聚集一簇，与non-LZ地区产的茶叶分开。在2000次的重复中，判别结果的准确率高达100％。这说明采用PCA-LDA能够将不同省份产的茶叶有效区分和判别。同样在2000次的重复模拟，验证样本的判别准确率达到97.3％。本试验利用PCA-LDA技术验证了LZ地区与non-LZ地区产地茶叶的分布，训练集和验证集的准确率分别为100％和97.3％，因此可以说明能够利用PCA-LDA技术进行其茶叶产地溯源地的追寻。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (3)

1.一种基于同位素及矿物质元素PCA-LDA的茶叶产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
①茶叶预处理
采集林芝、四川、贵州、安徽、浙江和山东六个产地的茶叶，并对其进行预处理，制备分析样品；
②分析样品元素测定
利用稳定同位素质谱仪测定茶叶中δ18O、δ13C的值；
利用电感耦合等离子体质谱测定茶叶中铅同位素比率206Pb/207Pb、208Pb/206Pb，以及锶同位素比率87Sr/86Sr；
③主成分分析(PCA)
采用PCA对标准化后的原始数据进行降维处理时，前9个特征矢量所对应的累积方差为82.895％，已经能有效提取出数据中的信息，PC1、PC2、PC3、PC4、PC5、PC6、PC7、PC8和PC9的权重分别为40.704％、10.134％、6.609％、5.493％、4.831％、4.555％、4.134％、3.345％和3.091％。
2.根据权利要求1所述的一种基于同位素及矿物质元素PCA-LDA的茶叶产地溯源方法，六个地区其茶叶PCA-LDA判别，先随机选定一部分样本进行建模区分LZ、SC、GZ、AH、ZJ和SD等地茶叶，再对剩余的样本进行验证，从不同区域中随机选择部分样本，划分林芝、四川、贵州、安徽、浙江和山东六类，利用LDA建模，然后将LZS剩余的9个样本，四川剩余的7个样本、贵州和安徽剩余的6个样本、浙江和山东剩余的4个样本用于验证模型准确性，判别函数(Y)如下：
Y1＝PC1×0.42+PC2×0.42+PC3×(-0.35)+PC4×(-0.02)+PC5×0.52+PC6×0.18+PC7×0.39+PC8×0.17+(-0.16)；
Y2＝PC1×(-0.06)+PC2×(-3.37)+PC3×1.88+PC4×4.89+PC5×5.55+PC6×3.65+PC7×(-4.29)+PC8×(-3.07)+0.15；
式中，PC1、PC2…依次为第一主成分、第二主成分…。
3.根据权利要求1所述的一种基于同位素及矿物质元素PCA-LDA的茶叶产地溯源方法，LZ与non-LZ地区茶叶的主成分分析：将LZ、SC、GZ、AH、ZJ和SD六个地区分为两类LZ和non-LZ(非LZ)地区进行比较其茶叶中稳定同位素的比率特征；
先随机选定一部分样本进行建模区分LZ和non-LZ地区的茶叶，再对剩余的样本进行验证；
以其中一次判别为例，从不同区域中随机选择部分样本，划分LZ和non-LZ两类利用LDA建模，然后将LZ剩余的9个样本，non-LZ剩余的27个样本用于验证模型准确性，判别函数(Y)如下：
Y1＝PC1×0.42+PC2×0.42+PC3×(-0.35)+PC4×(-0.02)+PC5×0.52+PC6×0.18+PC7×0.39+PC8×0.17+(-0.16)。
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