导读:本文包含了黄山毛峰茶论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:黄山毛峰茶,特点,采摘工艺,制作工艺
黄山毛峰茶论文文献综述
孙新建[1]（2019）在《黄山毛峰茶的采制工艺》一文中研究指出对黄山毛峰茶茶区生态环境及茶叶特点进行了介绍,并对其采摘工艺、鲜叶分级处理及制作工艺进行了阐述。(本文来源于《园艺与种苗》期刊2019年05期）
左丹,刘冬,李仕琪,秦亦飞,孙海燕[2]（2018）在《黄山毛峰茶多酚提取物对肝药酶Cyp3a11的调控作用》一文中研究指出以黄山毛峰为原料,采用实时荧光定量反转录聚合酶链式反应法和蛋白免疫印迹法研究其茶多酚提取物对肝药酶Cyp3a11及孕烷X受体(pregnane X receptor,PXR)的mRNA和蛋白表达影响,在此基础上采用瞬时共转染报告基因技术进一步验证是否通过PXR实现对Cyp3a11表达调控。结果表明:黄山毛峰茶多酚提取物各剂量组(75、150、300 mg/(kg·d))均能显着调控小鼠肝Cyp3a11、PXR m RNA及其蛋白表达;报告基因实验结果显示,100、200、300μg/m L黄山毛峰茶多酚提取物经PXR通路使细胞色素P4503A4基因荧光素酶活力分别增加(3.86±0.05)、(4.82±0.72)、(5.38±0.11)倍。研究表明黄山毛峰茶多酚提取物可激活PXR通路调控肝药酶Cyp3a11的表达。(本文来源于《食品科学》期刊2018年21期）
薛大为,杨春兰,孔慧芳,鲍俊宏[3]（2016）在《电子鼻检测黄山毛峰茶贮藏时间方法研究》一文中研究指出利用电子鼻对6个不同贮藏时间下5个等级黄山毛峰茶进行检测。首先获取反映茶叶香气的原始特征向量,再通过主成分分析法(PCA)提取出前5个主成分作为主特征向量,然后以主特征向量作为BP神经网络(BPNN)的输入,建立黄山毛峰茶贮藏时间预测模型(称为PCA-BPNN)。通过对75个测试样本(每等级15个)实验测试表明:PCA-BPNN对于贮藏0 d的茶叶,最大预测误差为7 d,5个(6.67%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏60 d的茶叶,最大预测误差为10 d,4个(5.33%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏120 d的茶叶,最大预测误差为16 d,7个(9.33%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏180 d的茶叶,最大预测误差为19 d,8个(10.67%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏240 d的茶叶,最大预测误差为21 d,8个(10.67%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏300 d的茶叶,最大预测误差为14 d,6个(8.00%)样本预测误差超过10 d。验证了PCA-BPNN预测模型用于检测黄山毛峰茶贮藏时间的可行性,同时与以原始特征变量作为输入的BPNN预测模型相比,性能更好。(本文来源于《现代食品科技》期刊2016年11期）
袁争,王烨军,苏有健,张永利,宋莉[4]（2016）在《黄山毛峰茶产区重点乡镇原料适制性研究》一文中研究指出为推动黄山毛峰茶产地规划和品质提升,运用理化检测和感官审评等方法分析了富堨镇、唐里乡、洽舍乡和富溪乡等地的‘黄山大叶种’以及自‘黄山大叶种’中选育的‘漕溪一号’、‘漕溪二号’、‘漕溪叁号’和‘漕溪四号’等新品系的黄山毛峰茶适制性。结果显示:4个产地中,黄山毛峰茶适制性最高的品种是富堨镇‘黄山大叶种’;新品系中,黄山毛峰茶适制性较高的依次为‘漕溪叁号’、‘漕溪四号’;富堨镇‘黄山大叶种’的综合品质优于‘漕溪叁号’和‘漕溪四号’。此外,相关性分析得出,咖啡碱、水浸出物和茶多酚含量与相应的审评得分均呈一定的负相关关系,而游离氨基酸和水溶性糖含量与滋味得分分别呈一定的正相关关系。(本文来源于《中国农学通报》期刊2016年22期）
杨春兰,薛大为[5]（2016）在《PCA-BPNN在黄山毛峰茶贮藏时间检测中的应用》一文中研究指出为了探索黄山毛峰茶贮藏时间的有效检测方法,利用电子鼻技术对4个不同贮藏时间下的3个等级黄山毛峰干茶叶进行了检测。根据电子鼻传感器阵列响应曲线变化特点,选取了特征变量,并通过主成分分析法提取出4个主特征变量。以主特征变量作为BP神经网络的输入,以茶叶贮藏时间作为输出,建立了黄山毛峰茶贮藏时间的PCA-BPNN预测模型。实验结果表明:PCA-BPNN预测模型的最大预测误差为38.5 d,预测误差超过10 d的样本最大比率为4.44%;与BPNN预测模型相比,PCA-BPNN预测模型性能更优。(本文来源于《广东石油化工学院学报》期刊2016年03期）
杨春兰,薛大为,鲍俊宏[6]（2016）在《黄山毛峰茶贮藏时间电子鼻检测方法研究》一文中研究指出利用电子鼻对6个贮藏时间5个等级的黄山毛峰茶进行检测,首先获取反映茶叶香气的原始特征向量,再通过主成分分析法(PCA)提取出前5个主成分作为主特征向量,然后以主特征向量作为BP神经网络(BPNN)的输入,建立黄山毛峰茶贮藏时间预测模型(PCA-BPNN)。结果表明:PCA-BPNN对于贮藏0 d的茶叶,最大预测误差为11 d,5个(6.67%)样本预测误差超过13 d;对于贮藏60 d的茶叶,最大预测误差为13d,4个(5.33%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏120 d的茶叶,最大预测误差为16 d,7个(9.33%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏180 d的茶叶,最大预测误差为19 d,8个(10.67%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏240 d的茶叶,最大预测误差为21 d,8个(10.67%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏300 d的茶叶,最大预测误差为14 d,6个(8.00%)样本预测误差超过10 d。该研究所建立的PCA-BPNN预测模型可用于检测黄山毛峰茶贮藏时间,且与以原始特征变量作为输入的BPNN模型相比,性能更好。(本文来源于《浙江农业学报》期刊2016年04期）
刘盼盼,许勇泉,尹军峰,陈根生,汪芳[7]（2016）在《主要水质因子对清香型黄山毛峰茶挥发性成分的影响》一文中研究指出利用顶空固相微萃取与气相色谱质谱联用技术分析主要水质因子对清香型黄山毛峰茶冲泡过程中的挥发性成分的影响;结合相关性与香气特征贡献度分析,分析清香型绿茶的香气骨架,明确水质对清香型绿茶挥发性成分的影响。研究结果表明:从香气特征贡献度来分析,7个主要组分的贡献率最大,其相对含量占总峰面积的33.36%,香气贡献高达96%,其中芳樟醇(76%)和二甲硫(10%)等对黄山毛峰的整体香气贡献最大,β-紫罗酮、己酸顺-3-己烯酯、庚醛、壬醛和癸醛之和也达10%。从感官评分看,影响黄山毛峰茶香气的因素依次为Ca~(2+)>p H>Mg~(2+)。从香气组分来分析,钙离子对二甲硫、辛醛和β-紫罗酮等有较明显的抑制作用,而对芳樟醇等有促进作用;当p H值低于5时利于壬醛、芳樟醇等组分挥发,当p H 5.5~6时利于二甲硫等组分的挥发;镁离子对这些香气组分影响较小。(本文来源于《中国食品学报》期刊2016年01期）
薛大为,杨春兰[8]（2014）在《基于电子鼻技术的黄山毛峰茶品质检测方法》一文中研究指出为了更加客观地评价黄山毛峰茶的品质,提出了一种利用电子鼻技术对黄山毛峰茶品质检测的方法。选择4种不同品质等级的茶叶,首先根据传感器响应选择特征变量,然后以这些特征变量作为BP神经网络的输入,建立茶叶品质等级的3层网络预测模型。实验结果表明,本文建立的模型对于训练样本识别准确率为100%,对测试样本识别准确率为89.3%,表明应用电子鼻技术检测黄山毛峰茶品质具有可行性。(本文来源于《湖北工程学院学报》期刊2014年03期）
王曼,张正竹,宁井铭,韦玲冬,李露青[9]（2014）在《基于近红外光谱的黄山毛峰茶鲜叶品质分析及等级快速评价》一文中研究指出为科学分析茶鲜叶品质,快速直观评价鲜叶等级,采用偏最小二乘(PLS)法建立茶鲜叶中含水率、全氮量和粗纤维含量的近红外定量模型,通过分析近红外光谱-鲜叶内含成分-鲜叶等级间相关性,得到鲜叶等级近红外预测模型。结果表明,茶鲜叶中含水率、全氮量、粗纤维预测模型相关系数(RP)分别为0.9109,0.8989,0.8895,预测均方根误差(RMSEP)为0.361,0.103,0.195,鲜叶等级NIR模型的判别率为93.10%,模型有较高的预测性能。在此基础上自主研发的SNIR-2101茶叶品质分析仪适用性良好,这为茶鲜叶品质分析和等级快速评价提供新思路。(本文来源于《食品工业科技》期刊2014年22期）
薛大为,孔慧芳,杨春兰[10]（2014）在《主成分分析与神经网络结合的黄山毛峰茶品质检测》一文中研究指出研究了利用主成分分析与BP神经网络结合的方法对黄山毛峰茶进行品质检测。首先应用主成分分析法对反映茶叶香气信息的原始特征变量进行分析,提取出前5个主成分,再以这些主成分作为BP神经网络的输入,建立3层BP神经网络预测模型。试验结果表明,该模型相对于未经过主成分分析的BP神经网络模型,建模效率大大提高,判别准确率也由92.5%提高到97.5%。说明主成分分析与BP神经网络结合应用于黄山毛峰茶品质检测是有效的。(本文来源于《计算机与应用化学》期刊2014年05期）
黄山毛峰茶论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以黄山毛峰为原料,采用实时荧光定量反转录聚合酶链式反应法和蛋白免疫印迹法研究其茶多酚提取物对肝药酶Cyp3a11及孕烷X受体(pregnane X receptor,PXR)的mRNA和蛋白表达影响,在此基础上采用瞬时共转染报告基因技术进一步验证是否通过PXR实现对Cyp3a11表达调控。结果表明:黄山毛峰茶多酚提取物各剂量组(75、150、300 mg/(kg·d))均能显着调控小鼠肝Cyp3a11、PXR m RNA及其蛋白表达;报告基因实验结果显示,100、200、300μg/m L黄山毛峰茶多酚提取物经PXR通路使细胞色素P4503A4基因荧光素酶活力分别增加(3.86±0.05)、(4.82±0.72)、(5.38±0.11)倍。研究表明黄山毛峰茶多酚提取物可激活PXR通路调控肝药酶Cyp3a11的表达。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
黄山毛峰茶论文参考文献
[1].孙新建.黄山毛峰茶的采制工艺[J].园艺与种苗.2019
[2].左丹,刘冬,李仕琪,秦亦飞,孙海燕.黄山毛峰茶多酚提取物对肝药酶Cyp3a11的调控作用[J].食品科学.2018
[3].薛大为,杨春兰,孔慧芳,鲍俊宏.电子鼻检测黄山毛峰茶贮藏时间方法研究[J].现代食品科技.2016
[4].袁争,王烨军,苏有健,张永利,宋莉.黄山毛峰茶产区重点乡镇原料适制性研究[J].中国农学通报.2016
[5].杨春兰,薛大为.PCA-BPNN在黄山毛峰茶贮藏时间检测中的应用[J].广东石油化工学院学报.2016
[6].杨春兰,薛大为,鲍俊宏.黄山毛峰茶贮藏时间电子鼻检测方法研究[J].浙江农业学报.2016
[7].刘盼盼,许勇泉,尹军峰,陈根生,汪芳.主要水质因子对清香型黄山毛峰茶挥发性成分的影响[J].中国食品学报.2016
[8].薛大为,杨春兰.基于电子鼻技术的黄山毛峰茶品质检测方法[J].湖北工程学院学报.2014
[9].王曼,张正竹,宁井铭,韦玲冬,李露青.基于近红外光谱的黄山毛峰茶鲜叶品质分析及等级快速评价[J].食品工业科技.2014
[10].薛大为,孔慧芳,杨春兰.主成分分析与神经网络结合的黄山毛峰茶品质检测[J].计算机与应用化学.2014