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祁门红茶（简称祁红）是我国传统工夫红茶。“发酵”是工夫红茶初制的关键工序之一,其实质是发生一系列以多酚类物质酶促氧化为中心的生化反应,形成红茶特有的色、香、味等品质特点。当发酵不足时会导致茶叶有青气、滋味苦涩、汤色不红;发酵过度则茶叶香气低熟不爽、滋味淡薄、汤色红暗,最终都会影响产品质量。在生产实践中,发酵程度主要以香气、叶色等感官因子作为判断指标,依赖人们的感官进行经验判断,缺乏量化指标,判别结果因性别、心情等因素造成差异,而且对判别者要求很高,需要长期学习和训练。因而,在红茶加工过程中,迫切需要一种科学、准确评判红茶“发酵”程度的方法。近红外光谱（NIRS）可对多种组分同时测定,且具有快速、无损、易操作等特点,已经广泛应用于农产品品质分析和实时监测等方面。本研究以祁门红茶发酵过程中的茶样为研究对象,利用近红外光谱分析技术对“发酵”这一工序进行的监控,实现科学、准确的判别祁门红茶“发酵”程度。通过研究取得以下成果:（1）建立了近红外光谱技术结合发酵叶中儿茶素含量的祁门红茶发酵程度判别模型。通过对光谱预处理方法、特征波长选择,对比不同的建模结果,得到最优定量分析模型。试验结果显示,采用标准正态变量变换进行预处理,利用联合区间偏最小二乘法（Si-PLS）建立儿茶素含量判别模型,模型最优组合包含20个光谱区间并联合3个子区间和10个主成分数,校正集的R、RMSECV分别为0.9401、1.22;预测集的R、RMSEP分别为0.9379、1.18。（2）建立了近红外光谱技术结合发酵叶中氨基酸含量的祁门红茶发酵程度判别模型。首先采用标准正态变量变换法进行光谱预处理,再利用Si-PLS法建立氨基酸含量判别模型。试验结果显示,模型最优组合包含20个光谱区间并联合4个子区间和9个主成分数,校正集的R、RMSECV分别为0.9558、1.768;预测集的R、RMSEP分别为0.9495、2.16。（3）建立了近红外光谱技术结合计算机图像处理技术对祁门红茶发酵程度判别模型。首先提取图像颜色信息值（RGB）并进行组合,采用偏最小二乘法（PLS）对R值、R+G值、R/B值建立模型。试验结果显示,R+G值的校正集相关系数和交互均方根误差分别为0.8559和4.8;预测集中,相关系数和预测均方根误差分别为0.8425和6.5,表明这个模型具有较好的拟合程度和预测能力,能够发酵程度进行判别。而R值、R/B值校正集相关系数和预测集相关系数极低,不能够实现祁门红茶发酵程度的判别。（4）利用近红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析法（PLS-DA）建立祁门红茶发酵程度定性判别模型。通过采用标准正态变量变换对光谱进行预处理,并需要对光谱区间、主成分数选择,以期达到最佳识别效果。试验结果显示,建模最优光谱区间选择6503.92-5299.65 cm-1,最佳主成分数选择9,模型的判别率为93.96%,模型预测效果较好,可以实现利用近红外光谱技术进行祁门红茶发酵程度定性判别。