模糊数学在茶业科学上的初步应用

2017-02-05李薇

福建茶叶 2017年8期

关键词：模糊性评判茶树

李薇

（重庆科创职业学院，重庆永川 402160）

模糊数学在茶业科学上的初步应用

李薇

（重庆科创职业学院，重庆永川 402160）

目前，模糊数学已广泛应用于各种科学研究中，对此，本文以模糊数学理论为基础，对其在茶叶科学方面的应用进行了初步的探讨，并对模糊数学在茶叶科学上应用的发展前景进行了简单的阐述。

模糊数学；茶叶科学；应用

模糊数学的理论是一门研究模糊事物的数学化学科，在茶叶科学中，存在各种各样的模糊性现象，采用模糊数学理论进行处理，可以将各种模糊性的现象进行定量描述，使其结果更符合实际情况。因此，对模糊数学在茶叶科学上的应用进行研究是有必要的。

1 模糊数学在茶业科学上的初步应用

随着模糊数学理论的完善，在初步应用中，主要包括应用隶属函数对茶叶的种植方式、密度和施肥水平进行评价；利用模糊贴近度对新引进品种和原品种生化成分之间的近似程度进行判别；利用模糊聚类法对不同品种的形态分类进行了相关分析；同时还研究了模糊综合评判法在不同茶叶评审分级中的应用。

1.1 隶属函数的应用

隶属函数是对模糊性现象进行定量描述的关键，也是模糊数学理论诞生的一个标志。模糊数学理论的创始人查德在数学的基础上用[0，1]这样的闭区间上的任意实数对实际事物的模糊性进行定量的描述。在实际的茶叶种植中，对同一茶种不同的种植方式、种植密度及施肥情况利用隶属函数进行分析，选取衡量茶树生长好坏的五个指标（覆盖度、芽梢数、有效分枝数、叶面积、自疏率）进行分析时，我们可以对其各个指标建立最佳群体状况的隶属函数，对覆盖度、芽梢数、有效分枝数、叶面积建立隶属函数，对自疏率建立隶属函数，通过对其隶属函数进行求解，便可看出各处理对茶树群体生长好坏的影响顺序，从而选择出最优的种植方式、密度和施肥水平。

1.2 模糊相似优先比的应用

对于茶树的引种，通过数学模糊理论，选取具有较大影响力的六大气候影响因子（年极端最低温度、年平均≤0℃日数、年≥10℃活动积温、年日照总时数、年总降水量和年平均相对温度），对茶树品种的原产地和引入地之间各种影响因素和条件进行比较，求出原产地和引入地之间因素之间的隶属度，同是利用模糊相似优先比的方法，使引种区划与实际情况相符。

1.3 模糊贴近度的应用

对于各类茶树品种生化成分，我们可利用模糊贴近度的方法对各种茶品的生化成分进行比较。

1.4 模湖聚类分析的应用（系统聚类分析法）

在茶叶科学中，其模糊性越来越大。在茶品中的分类中，我们可利用模糊聚类分析法对茶品的进行分类。模糊聚类分析法的主要步骤是：（1）将各个不同品种茶的形态特征进行标准化，一般可采用极标准化公式，将各品种的形态特征进行标准化。（2）进行标定，即求出可衡量被聚类茶品对象间相似程度的统计量rij，以此确定论域上的相似矩阵R={rij}。（3）对模糊矩阵进行复合运算，以满足模糊关系矩阵的对称性、自反性和传递性。一般情况下，关系矩阵的自反性和对称性容易直接看出，但是其传递性就需要通过计算才能够确定。如果Rk·Rk=R2k≤R*，则该模糊关系矩阵为模糊等价关系矩阵。（4）根据实际情况选择不同的置信水平入值，使模糊关系逐步形成由细到粗的聚类。通过聚类分析可以对茶的品种进行有效的鉴定。

1.5 模糊综合评判的应用

在实际的茶叶分级评价中没有绝对的标准，利用模糊综合评判法便能很好的解决这类问题。在对茶叶进行模糊综合评判时，主要包括因素集u、决断集合v、单因素决断三个要素。其中单因素决断是指从因素集合到决断集合的一个模糊映射即存在一个固定单因素U∈u，其中也存在一个模糊决断B(u)∈J(v)。在模糊变换 X◦R=Y中，x是因素集合u上的模糊子集，也叫做因素的权重集，主要用来衡量各个不同因素因子在进行综合审评中所占作用的大小；R是单因素的评价矩阵，即从因素集合到决断集合之间模糊关系的一种转换；y是评判的结果，同时也是决断集合上的一个模糊子集。以炒青茶的评审为例，对其应用模糊综合评判法进行评审。茶叶审评师通过视觉、嗅觉、触觉等感官对茶叶的色、香、味、形等各种品质因子进行模糊评判，而这些品质因子可由相应的生化因子来代替，将审评师感官评审中个品质因子所占有的权重转移到相应的生化因子权重上，以此对茶叶进行评审。经相关的应用试验可知，利用模糊综合评判法进行茶叶的评审，其正确率可高达90%以上，在实际茶叶评审中具有很高的实用价值。

2 模糊数学在茶业科学上的应用的发展前景

模糊数学在茶叶科学上的应用促进了茶叶行业的发展，随着模糊数学的进一步发展和完善，其在茶叶科学及其他科学上的应用将越来越广泛。

2.1 茶叶的市场营销

随着我国经济的不断发展，大部分的茶叶消费者购买的数量和行为是没有边界的，是一种模糊性的事物，因此借助模糊数学理论对影响消费者购买数量和行为的主要因素进行科学的分析，对这些模糊因素进行定量的描述，为开拓茶叶市场和制定茶叶营销策略提供更加可靠的依据。

2.2 茶园土地肥力的分级

不同茶叶品种的种植对土地肥力有着不同的需求，土地肥力受到雨水、空气质量等各种模糊因素的影响，因此，可利用模糊数学的分析方法对各种因素和土壤肥力的关系进行分析，求出各因素影响土壤肥力所占的权重系数，组成相应的矩阵，在此基础上建立各因素对各级别土壤的隶属函数，组成一个模糊矩阵，对茶园的土壤肥力进行有效的综合评判，从而可以长期有效地保持茶园土壤的肥力，促进优质茶叶的生产。

2.3 茶树病虫害的预防和控制

目前大部分茶树的病虫害受到当地环境、气候等各方面的影响，采用模糊数学理论对气候和环境等各方面的监测数据进行分析，找出控制病虫害的主要影响因素，对不利的影响因素在可控范围内进行有效的调整，最终达到少用农药化肥，生产更加绿色优质的茶叶。

2.4 制茶方面的应用

在茶叶生产过程中，影响茶叶制造质量的因素较多，如采摘鲜叶的质量、气候、制造的工艺等都会影响制茶的质量。对此，可以利用模糊数学法计算出各因素之间相关系数，利用模糊聚类分析法筛选出对制茶质量影响较大的几个因素，在制造过程中可利用计算机技术以最少的因素控制整个制造过程，实现高质量茶叶的自动化生产。

2.5 茶叶机械总体性能评价

茶叶机械是茶叶生产加工的主体，针对这些情况，我们可以利用模糊数学中AHP多目标决策等方法，建立一个茶叶机械整体性能的评价模型，计算茶叶机械的各项指标权重系数，并建立与其对应的隶属函数，将各个性能指标进行量化，再建立茶叶机械总体性能评价模型，为茶叶机械性能的优化和创新提供定量化的参考数据。