茶產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，承擔(dān)著支撐茶區(qū)經(jīng)濟(jì)、滿足健康消費(fèi)、穩(wěn)定擴(kuò)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(gè)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(xì)胞破損、茶汁溢出，三是為后續(xù)茶葉加工做準(zhǔn)備。揉捻機(jī)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(dòng)機(jī)構(gòu)等結(jié)構(gòu)組成，揉桶在曲柄等機(jī)構(gòu)的帶動(dòng)和控制下，在揉捻盤上做相對(duì)偏揉捻軸中心的橫向旋轉(zhuǎn)。茶葉在揉桶中隨著揉桶的運(yùn)動(dòng)不斷往復(fù)翻轉(zhuǎn)，并在揉盤上進(jìn)行來(lái)回揉搓，逐步卷縮成條。

目前，我國(guó)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(shí)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(shí)，制茶者需要有一定的制茶經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)際的鮮葉狀況和環(huán)境條件對(duì)工藝進(jìn)行選擇，揉捻工藝受人主觀能動(dòng)性影響，易造成揉捻品質(zhì)不一。張問(wèn)采等提出利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)茶葉原產(chǎn)地的溫度、氣候、海拔等地理信息進(jìn)行系統(tǒng)收集，建立茶葉加工工藝參數(shù)庫(kù)，以確保茶葉揉捻加工工藝的統(tǒng)一性和標(biāo)準(zhǔn)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(duì)當(dāng)前茶葉揉捻設(shè)備發(fā)展具有一定現(xiàn)實(shí)意義。

文章基于XGBoost算法設(shè)計(jì)茶葉揉捻推薦系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)鮮葉等級(jí)、茶葉種類、茶葉產(chǎn)地以及揉捻機(jī)型號(hào)作為系統(tǒng)輸入，能夠?qū)θ嗄硐嚓P(guān)參數(shù)進(jìn)行推薦。

▲ 浙江春江茶葉機(jī)械揉捻機(jī)組

01

方法原理

1、隨機(jī)森林算法

隨機(jī)森林算法(Random Forest)是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)來(lái)進(jìn)行分類或回歸。隨機(jī)森林是從原始訓(xùn)練樣本集N中重復(fù)抽取k個(gè)樣本生成新的訓(xùn)練樣本集合，然后根據(jù)自助樣本集生成k個(gè)分類樹(shù)組成隨機(jī)森林，新數(shù)據(jù)的分類結(jié)果按分類樹(shù)投票多少形成的分?jǐn)?shù)而定。其實(shí)質(zhì)就是將多個(gè)決策樹(shù)合并在一起，大大提高決策樹(shù)的運(yùn)算效率，每棵樹(shù)都是從一個(gè)獨(dú)立樣本中抽取出來(lái)的，并且其分布也是一致的，所以分類誤差取決于每棵樹(shù)的分類能力以及樹(shù)之間的相關(guān)性。CART決策樹(shù)是隨機(jī)森林算法弱分類器的核心部分，優(yōu)點(diǎn)在于：當(dāng)數(shù)據(jù)集的因變量是離散型數(shù)值時(shí)，此樹(shù)就是分類樹(shù);當(dāng)數(shù)據(jù)集的因變量是連續(xù)性數(shù)值時(shí)，此樹(shù)就是回歸樹(shù)，預(yù)測(cè)值可以用葉節(jié)點(diǎn)觀察的均值來(lái)表示。

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

2、XGBoost算法

XGBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)是一種強(qiáng)大集成學(xué)習(xí)方法，同時(shí)支持CART樹(shù)和線性分類器為基分類器，基于前向分布算法實(shí)現(xiàn)加法模型的集成學(xué)習(xí)方法。集成模型的基本理念是通過(guò)構(gòu)建一系列弱基礎(chǔ)模型來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的模型。XGBoost算法核心思想是通過(guò)持續(xù)的增加樹(shù)，不停地進(jìn)行特征分裂來(lái)生長(zhǎng)一棵樹(shù)、添加一個(gè)樹(shù)的過(guò)程，實(shí)際上就是學(xué)習(xí)一個(gè)新函數(shù)的過(guò)程，擬合上次預(yù)測(cè)的殘差。構(gòu)建出k棵樹(shù)，并且每棵樹(shù)都能夠模型化，從而模型化出每個(gè)樣本的分值，從而達(dá)到對(duì)未知值的準(zhǔn)確估計(jì)。通過(guò)觀察這個(gè)樣本的特征，會(huì)發(fā)現(xiàn)它會(huì)落在每棵樹(shù)的一個(gè)對(duì)應(yīng)的葉節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)分?jǐn)?shù)。最后，只需要將每棵樹(shù)的相應(yīng)分?jǐn)?shù)相加，就可以得到樣本的預(yù)測(cè)值。

XGBoost算法具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)簡(jiǎn)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(zhǔn)確率高，在分類和回歸問(wèn)題上可以達(dá)到其它算法難以匹敵的準(zhǔn)確率。

(4)可解釋強(qiáng)，提供豐富的特征重要性評(píng)估方法，可幫助用戶理解模型預(yù)測(cè)過(guò)程。

3、支持向量機(jī)

支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要用于分類和回歸問(wèn)題。它的基本原理是通過(guò)找到一個(gè)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(gè)特征，那么超平面是一維的線性子空間，也就是一個(gè)直線;如果數(shù)據(jù)有三個(gè)特征，那么超平面是個(gè)二維的線性子空間，也就是一個(gè)平面。在二維空間中，超平面就是一個(gè)直線，它將數(shù)據(jù)分為兩個(gè)類別。通過(guò)SVM，可以利用一些數(shù)學(xué)技術(shù)，將復(fù)雜的高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)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(wèn)題。

支持向量機(jī)算法具有適應(yīng)性廣泛、可解釋性強(qiáng)、計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)。支持向量機(jī)算法可用于線性和非線性問(wèn)題，在分類和回歸任務(wù)中表現(xiàn)出色，預(yù)測(cè)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(xùn)練測(cè)試

根據(jù)XGBoost的算法原理并使用Python語(yǔ)言，構(gòu)建出XGBoost算法測(cè)試模型框架，如圖1所示。一共分為四個(gè)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(xùn)練，四是模型預(yù)測(cè)。

(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(shí)間為2023年3~4月。在當(dāng)?shù)?位制茶師傅的指導(dǎo)下，采用6CR-35型茶葉揉捻機(jī)進(jìn)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(yàn)獲取的數(shù)據(jù)還不能直接使用，因?yàn)槌跏紨?shù)據(jù)中包含揉捻品質(zhì)指標(biāo)不符合揉捻機(jī)性能指標(biāo)的揉捻參數(shù)數(shù)據(jù)，會(huì)降低模型學(xué)習(xí)效率和預(yù)測(cè)精度。在數(shù)據(jù)使用前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，此次試驗(yàn)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(dāng)?shù)刂撇鑾煾抵笇?dǎo)下采用6CR-35型茶葉揉捻機(jī)對(duì)三級(jí)鮮葉制成紅茶春茶來(lái)進(jìn)行揉捻，揉捻過(guò)程中受人主觀能動(dòng)性影響。試驗(yàn)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(xì)胞破碎率不符合35型茶葉揉捻機(jī)標(biāo)準(zhǔn)，這些數(shù)據(jù)對(duì)后續(xù)揉捻參數(shù)預(yù)測(cè)沒(méi)有相關(guān)性，模型分析預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)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(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。訓(xùn)練樣本用于算法迭代學(xué)習(xí)，測(cè)試樣本用于檢測(cè)算法預(yù)測(cè)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(xué)習(xí)目標(biāo)參數(shù)。通用參數(shù)能夠進(jìn)行宏觀函數(shù)控制，Booster參數(shù)控制決策樹(shù)生成和組合過(guò)程，學(xué)習(xí)目標(biāo)參數(shù)能夠控制訓(xùn)練目標(biāo)。

· 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(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)建模型，而gblinear是基于線性分類器來(lái)構(gòu)建模型。②silent：用于決定運(yùn)行過(guò)程中是否產(chǎn)生輸出。

· Booster參數(shù)

①n_estimators：樹(shù)的數(shù)量，用于控制模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練時(shí)間。②learning_rate：學(xué)習(xí)率，用于控制模型參數(shù)的更新速度，并且通過(guò)不斷降低學(xué)習(xí)率來(lái)提升模型的準(zhǔn)確性。③gamma：控制節(jié)點(diǎn)分裂需要的最小目標(biāo)函數(shù)下降量，用于控制樹(shù)的生長(zhǎng)和防止過(guò)擬合。④subsample：樣本采樣比例，用于控制每個(gè)樹(shù)節(jié)點(diǎn)上的樣本數(shù)量。⑤colsample_bytree：控制每棵樹(shù)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(shù)的最大深度，用于控制樹(shù)的復(fù)雜度，并避免過(guò)擬合。⑧max_delta_step：樹(shù)模型權(quán)重改變的最大步長(zhǎng)，控制每個(gè)樹(shù)模型權(quán)重改變的最大步長(zhǎng)，防止過(guò)擬合。⑨lambda和alpha：正則項(xiàng)中λ和γ的權(quán)重，減少模型過(guò)擬合。⑩scale_pos_weight：調(diào)整正樣本的權(quán)重，提高模型的分類準(zhǔn)確率。

· 學(xué)習(xí)目標(biāo)參數(shù)

①objective：指訓(xùn)練模型時(shí)所采用的損失函數(shù)，常見(jiàn)的有reg：linear、reg：logistic、binary：logistic等。②eval_metric：評(píng)估模型性能指標(biāo)，常見(jiàn)的有rmse、mae、errors等。

· GridSearch是一種參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，通過(guò)在指定的參數(shù)范圍內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)組合來(lái)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(gè)參數(shù)網(wǎng)格。③通過(guò)采用交叉驗(yàn)證的方式，對(duì)各種參數(shù)組合進(jìn)行全面的性能評(píng)估。④選擇最優(yōu)的參數(shù)組合，并使用所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型。⑤對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估模型性能。

在實(shí)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(shí)需要注意以下幾點(diǎn)：①盡量限制參數(shù)取值范圍，避免搜索空間過(guò)大。②優(yōu)先選擇影響模型性能最大的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)。③結(jié)合模型的特性和實(shí)際需求，選擇合適的交叉驗(yàn)證方式。④可以使用并行計(jì)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(duì)茶葉揉捻工藝中揉捻轉(zhuǎn)速(A)、空揉時(shí)間(B)、一次輕壓(C)、一次輕壓時(shí)間(D)、重壓(E)、重壓時(shí)間(F)、二次輕壓(G)、二次輕壓時(shí)間(H)的參數(shù)進(jìn)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(píng)價(jià)指標(biāo)

在評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)能力時(shí)，通常采用平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error，MAE)、均方根誤差(Root Mean Squared Error，RMSE)、平均絕對(duì)百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error，MAPE)作為模型評(píng)價(jià)指標(biāo)。平均絕對(duì)誤差是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間誤差絕對(duì)值的平均值，反映了預(yù)測(cè)誤差的實(shí)際情況;均方根誤差是預(yù)測(cè)值與真實(shí)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(duì)百分比誤差是比較預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值的大小，反映了預(yù)測(cè)誤差與真實(shí)值的相對(duì)大小。其表達(dá)式如式1、2、3所示，RMSE指標(biāo)、MAE指標(biāo)、MAPE指標(biāo)得分越小，預(yù)測(cè)效果越好。

2、預(yù)測(cè)結(jié)果分析

三種算法模型對(duì)揉桶轉(zhuǎn)速、空揉時(shí)間、一次輕壓、一次輕壓時(shí)間、重壓、重壓時(shí)間、二次輕壓、二次輕壓時(shí)間預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)結(jié)果分別如表3所示。從RMSE、MAE、MAPE三項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果來(lái)看，XGBoost模型評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值最小、算法優(yōu)勢(shì)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(cè)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(jìn)行下一步分析預(yù)測(cè)。

03

推薦系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

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(shí)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(jìn)行相關(guān)揉捻參數(shù)預(yù)測(cè)。

在信息獲取界面中需要對(duì)茶葉等級(jí)、茶葉種類、揉捻機(jī)型號(hào)、茶葉產(chǎn)地信息進(jìn)行輸入。2016年，中國(guó)工業(yè)和信息化部頒布了JB/T 12835—2016行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)確定茶葉等級(jí)，并以其特定的長(zhǎng)度和比例，對(duì)茶葉級(jí)別進(jìn)行了精確的劃分。鮮葉長(zhǎng)度不大于30 mm的占60%以上的為一級(jí)鮮葉、鮮葉長(zhǎng)度不大于40 mm的占70%以上的為二級(jí)鮮葉、鮮葉長(zhǎng)度不大于50 mm的占70%以上的為三級(jí)鮮葉、其它鮮葉為四級(jí)鮮葉。茶葉種類根據(jù)茶葉品種和制茶季節(jié)進(jìn)行劃分，主要?jiǎng)澐譃榧t茶春茶、紅茶秋茶、綠茶春茶、綠茶秋茶四個(gè)類別。茶葉揉捻機(jī)型號(hào)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(jí)、茶葉種類、揉捻機(jī)型號(hào)以及茶葉產(chǎn)地信息進(jìn)行分類，找到對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)歷史制茶經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中揉捻品質(zhì)數(shù)據(jù)和揉捻工藝數(shù)據(jù)對(duì)XGBoost模型訓(xùn)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(lái)預(yù)測(cè)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(duì)當(dāng)前獲取信息以及推薦信息按照當(dāng)前鮮葉等級(jí)、茶葉種類、揉捻機(jī)型號(hào)、茶葉產(chǎn)地的不同進(jìn)行分類保存。用戶管理模塊僅涉及個(gè)人信息管理，用戶可通過(guò)設(shè)定好的賬號(hào)密碼進(jìn)行登錄。操作日志管理記錄系統(tǒng)運(yùn)行情況，主要是系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)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(jì)目的以及其使用場(chǎng)景。

04

推薦系統(tǒng)測(cè)試

1、試驗(yàn)?zāi)康呐c試驗(yàn)指標(biāo)

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(lái)推薦其揉捻參數(shù)，為了驗(yàn)證推薦揉捻參數(shù)的實(shí)用性，主要選取了茶葉揉捻后的碎茶率、成條率、細(xì)胞破壞率進(jìn)行測(cè)定。

(1)碎茶率測(cè)定

試驗(yàn)碎茶率測(cè)定是通過(guò)稱重完成的。在揉捻試驗(yàn)完后，取出茶葉進(jìn)行稱重，稱重后通過(guò)網(wǎng)篩進(jìn)行篩選，再將篩除的碎末碎葉進(jìn)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(cè)定

試驗(yàn)成條率測(cè)定也是通過(guò)稱重完成的。在揉捻試驗(yàn)結(jié)束后，取出茶葉進(jìn)行稱重，挑出成條進(jìn)行稱重。成條率可通過(guò)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(xì)胞破壞率測(cè)定

采用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)來(lái)進(jìn)行茶葉細(xì)胞破壞率測(cè)定。取揉捻好的茶葉若干，放入100 ℃水浴處理15 min;在當(dāng)前溫度和處理時(shí)間下，破碎細(xì)胞外溢，茶多酚氧化形成茶色素并對(duì)受損細(xì)胞進(jìn)行染色。將處理過(guò)的茶葉展開(kāi)在白紙上進(jìn)行拍照;將圖片導(dǎo)入電腦、采用Grabcut算法刪除背景;根據(jù)顏色特征計(jì)算染色面積與葉片面積比值，得到細(xì)胞破壞率。

2、推薦系統(tǒng)參數(shù)試驗(yàn)

現(xiàn)對(duì)一批鮮葉進(jìn)行揉捻參數(shù)推薦，鮮茶產(chǎn)地來(lái)源于廣西昭平，鮮葉等級(jí)為三級(jí)，采用35型茶葉揉捻機(jī)進(jìn)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(jí)為三級(jí)鮮葉、茶葉種類為紅茶春茶、揉捻機(jī)型號(hào)為35型、茶葉產(chǎn)地為廣西昭平的數(shù)據(jù)庫(kù)。由于當(dāng)前茶葉揉捻機(jī)采用的是固定位置揉捻，所以試驗(yàn)中以下降距離為控制參數(shù)。對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里歷史揉捻參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)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(shí)間為15 min、一次輕壓位置為8 cm處、揉捻時(shí)間為11 min、重壓壓力位置為13 cm處、重壓時(shí)間10 min、第二次輕壓壓力大小為7 cm處、揉捻時(shí)間為13 min。將揉捻工藝參數(shù)應(yīng)用到35型茶葉揉捻機(jī)進(jìn)行揉捻，揉捻結(jié)束后取出部分茶葉，進(jìn)行篩選、稱重，計(jì)算破茶率和成條率，并用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)檢測(cè)茶葉揉捻后細(xì)胞破碎率。

查找茶葉揉捻機(jī)作業(yè)性能指標(biāo)表，可以得出6CR-35型揉捻機(jī)揉捻紅茶，揉捻加工后的作業(yè)性能指標(biāo)應(yīng)滿足成條率≥85%、碎茶率≤4.2%、茶葉細(xì)胞破壞率≥83%。茶葉揉捻機(jī)揉捻結(jié)果如表6所示，試驗(yàn)1是根據(jù)20次揉捻數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，試驗(yàn)2是根據(jù)40次揉捻數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，試驗(yàn)3是根據(jù)60次揉捻數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦。從表中試驗(yàn)1、試驗(yàn)2、試驗(yàn)3可以看出隨著試驗(yàn)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(xì)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(yàn)4是根據(jù)80次揉捻數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，可以看出揉捻后的碎茶率、成條率以及細(xì)胞破壞率已達(dá)到揉捻機(jī)作業(yè)性能指標(biāo)。因此，隨著后續(xù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)增加，推薦系統(tǒng)不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)優(yōu)化，按照此系統(tǒng)推薦參數(shù)進(jìn)行揉捻，茶葉揉捻品質(zhì)將越來(lái)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(guò)對(duì)鮮葉等級(jí)、茶葉種類、茶葉產(chǎn)地以及揉捻機(jī)型號(hào)來(lái)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(shí)揉捻工藝相關(guān)參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證，在參數(shù)推薦過(guò)程中展現(xiàn)了較強(qiáng)性能。根據(jù)此算法設(shè)計(jì)出茶葉揉捻參數(shù)推薦系統(tǒng)，并對(duì)推薦系統(tǒng)推薦參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)。從推薦系統(tǒng)參數(shù)試驗(yàn)可以看出揉捻后的碎茶率、成條率以及細(xì)胞破壞率已達(dá)到揉捻機(jī)作業(yè)性能指標(biāo)，并且隨著試驗(yàn)數(shù)據(jù)增加，推薦系統(tǒng)不斷學(xué)習(xí)優(yōu)化，按照推薦參數(shù)進(jìn)行茶葉揉捻，揉捻品質(zhì)將越來(lái)越好。此揉捻推薦系統(tǒng)對(duì)當(dāng)前茶葉揉捻設(shè)備發(fā)展具有一定現(xiàn)實(shí)意義。

作者簡(jiǎn)介：

陳俠

安徽宿州人，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)人工智能學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)橹悄苻r(nóng)業(yè)裝備。

通訊作者：

柳軍

副研究員，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)人工智能學(xué)院碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橹悄苻r(nóng)機(jī)裝備。

來(lái)源：中國(guó)茶葉加工

如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除