在江汉关博物馆，珍藏着一件清末时期的鎏金天平吊秤，它由天平横梁和圆秤盘两部分组成，从外形上看它与传统的秤很不一样。有观众说它是用来称米的，也有观众说它是邮局用来称包裹的。其实，它是用来称茶叶的。10月底，“江汉关故事”影像系列推出影像视频《老汉口茶市》，带领大家一起沿江行走，寻找与茶叶相关的故事。“江汉关故事”影像系列由江汉关博物馆出品，长江日报城市运营院制作。
（图为江汉关博物馆珍藏的清末时期的鎏金天平吊秤。刘雍涛 摄）
作为汉口茶叶贸易和万里茶道的重要实物，江汉关大楼见证了汉口茶叶贸易的兴衰，成为中国万里茶道的申遗推荐点之一。馆内珍藏的伦敦画报，描绘了鎏金天平吊秤在万里之外的伦敦码头称茶叶的场景。1861年，俄国茶叶商人李凡诺夫来汉，从事由湖北崇阳、咸宁羊楼洞等地销往俄国的茶叶制作和买卖，先后开设顺丰砖茶厂、顺丰茶栈码头、顺丰茶栈。随后，汉口各大茶厂纷纷设立，它们率先引进蒸汽机生产砖茶，开启了武汉的机器时代。那时，一艘艘载满茶叶的商船从汉口出发，借道汉水北上，再辗转过河南，进山西，越大漠，至中俄边境恰克图，续而莫斯科、圣彼得堡，后又转至中亚和欧洲各国。
（图为茶叶广告包装纸。刘雍涛 摄）
（图为茶叶盒。刘雍涛 摄）
（图为茶叶包装木箱。刘雍涛 摄）
（图为江汉关茶叶砖茶出口统计表。刘雍涛 摄）
据史料记载，从1871年到1890年，汉口每年的茶叶出口量都达到200万担以上。当时，在世界茶叶市场中，中国的茶叶出口量占86%，而这其中的60%都来自汉口。人们通过茶叶了解武汉的文化，顺着茶叶之路来到汉口。如今，顺着万里茶道沿线保留下来的大量文化遗产，大家依然可以感受到当年茶叶贸易的文化内涵和商业气息。（记者黄丽娟 通讯员赵婷婷）
原标题：“江汉关故事”聚焦“老汉口茶市”，探寻与茶叶相关的故事
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本文作者：陆鹏LuPeng,Ph.D.东京大学农学与生命科学研究科应用生命化学专业博士后
最近，我在豆瓣读书上看到了一本评分高达8.0分的书，是由浙江大学茶学系王岳飞教授和徐平老师编写的《茶文化与茶健康》。该书于2014年1月首次出版，经过修订后又在2017年9月出版了第二版。从大家的留言可以看出该书在饮茶爱好者中的评价非常不错[1]。
茶叶为“万病之药”？查证过吗？
我本人也十分喜欢王岳飞教授有关茶学概论的大学网络公开课[2]。在听课的过程中，我学到了不少关于茶叶相关的生化知识。王岳飞教授也是我本人十分尊敬的一位教授，他在园艺学领域的研究颇有价值。但是，当我看完《茶文化与茶健康（第二版）》的第五、六、七章之后，我觉得其中有一些地方与我自身的想法不太一样。因此，我想借此机会谈一下我自己的浅见。
《茶文化与茶健康（第二版）》的第五、六、七章的标题分别为“茶食品与保健品”、“茶为‘万病之药’”、“茶保健九大功效”。主要内容为介绍茶叶的保健效果。行文方式对读者来说十分亲切，使人有非常良好的阅读体验。不过令人遗憾的是，在通篇阅读之后，所有的关键论证部分都没有标注明确的信源，这大大降低了文中论点的可信程度。读者如果想要查证其观点的正确性也变得十分困难。其中有一些论述也有待商榷。下面我们就第六章“茶为‘万病之药’”为例（《茶文化与茶健康》第二版，第54页），做一个详细的剖析，也希望大家在听完我的浅见后能自己思索一下。
万病之药查证信源
王岳飞教授在第六章开篇说：“茶为什么可以叫做‘万病之药’？大家知道如果一个药是‘万病之药’，如果我说我这个药能够治百病，那一定是狗皮膏药、假药，对不对？你这个药什么都能治那肯定谁都不信，但‘茶为万病之药’这句话绝对正确。怎么去理解这句话？先来了解一下‘茶为万病之药’这句话的历史回顾，然后再了解“茶为万病之药”的理论依据是什么。”
我的观点是：任何药物对某种疾病是否有效，最直接简单的科学证据就是去看权威期刊发表的临床医学论文。就算没有临床研究，至少也得引用经过科学界同行审评后发表的学术论文来进行论证。某项药物的有效性，只能通过科学实验来证明。悠久的历史文化和人们对它的情感都是过于主观和片面的。如果你同意我的观点，那么我们就一起来看看“茶为‘万病之药’”的论证。
【原文1】：
茶叶在我国最早作为药物使用，以前把茶叶叫茶药。最早的药理功效的记载是在《神农本草》里面茶的起源部分。这里面说神农“日遇七十二毒，得茶而解之”。到了汉代就把它当成长生不老的仙药。医圣张仲景在《伤寒论》里面有关于茶的评论“茶治脓血甚效”。名医华佗也讲了一句“苦茶久食益思意”，就是说茶对身体有很大的好处。唐代陆羽在《茶经》里也记载了很多茶的功效。所以在唐朝以前的人就认识到茶的功效不少，不仅可以让我们提神、明目、有力气、精神愉快，还可以减肥、增强思维的敏锐度等。那么宋代以后，关于茶功效的记载就更加深入了。像苏东坡的《茶说》、吴淑的《茶赋》、顾元庆的《茶谱》，包括李时珍的《本草纲目》里面都描写到茶的功效。
【查证1】：
已经有农业考古学者指出，《神农本草》里根本没有真正记载过神农“日遇七十二毒，得茶而解之”的语句[3],[4],[5]，不过这不是我们今天关注的重点。
我认为这一段文字有以下两点主要问题：
1，企图在古文中寻找答案；
2，树立无关权威。
咱们先讨论第一个。文中引用了张仲景在《伤寒论》中的一句“茶治脓血甚效”；华佗的一句“苦茶久食益思意”；陆羽的《茶经》以及李时珍的《本草纲目》等等。这些文献的记载应该是没什么问题，但是我们必须清楚的认识到中国的古代并没有科学思维，一般是基于个例的主观推测。古代医书中的记载本身就需要通过现代科学来验证。仅仅因为茶叶的功效在古代文献中有所记载就得出它确有这些功效的结论，这样的论证并不可取。
至于第二点，如果引用张仲景、华佗、陆羽、李时珍等古人的理由是他们与医学相关的话，那么引用苏东坡、吴淑、顾元庆等文人的作品就不太能够理解了。就算是一位科学家，不管他的名气有多大，在他擅长的领域之外，都有可能犯常识性的错误。古代的这些文人虽然名气很大，但是都是与医学不相干的名人。如此树立无关权威，似乎透露着这么一个信息：让大家认为古代名人们都说喝茶有这些功效了，你还不信吗？但是我们必须认识到，文人也只是文采好，对茶叶的功效怕是没有什么研究，文人的记载并不能证明茶叶就一定具有那些功效。
【原文2】：
茶的功效在《本草纲目》里面有记载：“茶苦而寒最能降火”。“火”会引起身体很多问题。那么像日本种茶的鼻祖——荣西，“茶禅一味”是他提出来的。他在《吃茶养生记》里面讲到“茶者养生之仙药，延龄之妙术也”。他觉得茶能够养生，能够延长我们的寿命。茶刚开始传到欧洲去时，它不是放在食品店、茶叶店里卖的。它是放到药房里卖的，它是作为一种药去卖的。
【查证2】：
这段论证原文比较散，我按顺序依次发表一下我的浅见：
1，本草纲目的例子，我的理解是，“火”会引起身体很多问题，茶叶能降火，所以茶有很多功效，是“万病之药”。上火是一个我们经常听到的比较神秘且不能被定量的一个概念。为此我去查了一下中医对于火的描述。根据全国中医药行业高等教育“十三五”规划教材《中医学基础》关于热（火）邪的记载：凡致病具有燔灼、炎上、急迫基本特性的外邪，称为热（火）邪。热邪，又称温邪、温热之邪。热之极则为火。温、热、火邪三者仅程度不同，没有本质区别。然而热（火）邪只是中医学中致病“六淫”中的“一淫”。“六淫”中其他的致病因素还包括“风邪”、“寒邪”、“暑邪”、“湿邪”和“燥邪”[6]。茶叶能不能降火我不知道，不过就算能降火，那么茶叶是否也能治疗其余“五淫”引起的疾病呢？
2，日本荣西法师的例子也涉及树立无关权威。我们知道，哪怕是在当代，医学知识的更新换代都是非常快的。一名老医学专家的个人观点如果没有经得住同行审评，也是不能被科学界所认可的。日本荣西法师虽然有名，但是他个人对茶叶能够延长寿命的观点，也仅仅只是他个人的观点。并不能因为他有名，就用他说的话来论证茶叶能够延长人们寿命。
3，欧洲人把茶叶当药的例子。我不否认茶叶有一定的药用价值，但不能证明茶叶是“万病之药”，这过于夸大茶叶的功效。
【原文3】：
20世纪80年代以后，再次出现了研究茶的高潮，因为日本科学家最早揭示了茶里面的茶多酚能够抑制人体的癌细胞活性。所以从那个时候开始，研究茶的科学家越来越多了。浙江中医药大学的林乾良教授总结了很多的文献，把茶的传统功效归结为让人少睡、安神、明目等24项。从这些总结来看，茶真的可以预防治疗很多的疾病，这句话“茶为万病之药”应该是非常正确的。
【查证3】：
这段话其实已经不证自明了。林乾良教授总结了24项茶叶功效。我认为与其称“‘茶为万病之药’应该是非常正确的”，这24项就包含了人类所有的疾病了吗？我实在无法理解怎么就“非常正确”了，不如展开介绍林乾良教授总结的24项有限功效
【原文4】：
现代医学又证明了整个论断，像我们现在中外营养学家评的“十大健康长寿食品”、像中国的《大众医学》2003年评了一个“十大健康食品”里面都有茶叶。美国的《时代周刊》和《时代》杂志都把茶作为最好的抗氧化食品或者营养食品去推荐。德国的《焦点》杂志把茶列为十大健康长寿食品。而且绿茶有神奇的功效，它能够防止动脉硬化、防止前列腺癌、能够减肥、能够燃烧脂肪。茶的这些功效在其他中外文献中都有论及。现在全世界对茶与健康关系的关注度越来越高。很多科学家在研究茶跟健康的关系，从1985年到今天世界上有茶与健康关系的文献数量越来越多。1985年只要三五篇，到2005年就有500多篇，现在有1000多篇。这表明全世界科学家都在关注茶的健康作用。
【查证4】：
这一段开头虽然说了“现代医学又证明了整个论断”。但是下文的例子中没有一个是现代医学的相关的。中国的《大众医学》，美国的《时代周刊》和《时代》以及德国的《焦点》都不是科学界广泛认可的现代医学领域权威期刊。而且就算这些杂志的报道是可信的，他们也仅仅刊登了茶叶的有限功效，而并不是把茶叶报道为“万病之药”。比如：美国的《时代周刊》和《时代》报道了绿茶的抗氧化功效。德国的《焦点》杂志报道了长寿。《大众医学》2003年评了一个“十大健康食品”里面都有茶叶”就更有意思了。按照这个逻辑是不是当年同样被评为“十大健康食品”的花椰菜等十字花科蔬菜；牛奶、酸奶；海鱼；番茄；黑木耳、松蘑等菌菇类；胡萝卜；荞麦（燕麦）；禽蛋蛋白[7]都能被称为“万病之药”了？
原文段落最后提到了研究茶叶的论文越来越多，这固然是一件好事。但是我们仔细分析一下就可以意识到，随着教育和科技的发展，大部分研究领域的论文都会只增不减，研究茶叶的论文多了，并不代表茶叶就是“万病之药”。茶叶的功效是一个客观实在。有什么效果就是什么效果，这与发表论文的数量有什么关系呢？
【原文5】：
第二方面我们要了解一下茶为什么可以叫做“万病之药”。它的功效成分很多，茶里面有茶多酚、氨基酸、咖啡碱，对人体的身体功能有很多的好处，所以有人把茶树叫做合成珍稀化合物的天然工厂。这个茶树长成以后，你把叶片采下来以后，可以作为一个药物去使用。有人甚至把茶里面的茶多酚叫做“第七营养素”。我们知道食品有六大营养素，现在有人把茶多酚提高到这个高度了，表示茶的功效与人体健康的关系非常大。现代医学有一个学说叫做“自由基病因学”，它可以解释“茶为万病之药”的说法。
【查证5】：
“有人把茶树叫做合成珍稀化合物的天然工厂”，“有人甚至把茶里面的茶多酚叫做‘第七营养素’”。如果王教授是写散文，我没意见。但如果是严肃的论证，这种“有人”实在太不严肃了，你至少应该告诉我们到底是什么人吧？否则我们如何知道这个“人”是不是某个茶叶厂的厂长呢？某人有比较新颖的观点这本身并没有什么不可以，但是不管是谁提出的科学观点，都必须经过科学界的同行审评才能被广泛认可。至少到目前为止，没有某一个国际权威机构和国家级组织把茶树叫做合成珍惜化合物的天然工厂，也没有把茶里面的茶多酚叫做“第七营养素”。这怕只是“某人”的一厢情愿。
自由基病因学也检索不到，所有的词条均来自于王岳飞教授本人。因此，自由基病因学也并不是广泛认可的一个理论。只怕是故意创造听上去高大上的词汇提升所谓的可信度。
科学精神证据为王
其实这本书的第五、六、七章充斥着大量类似的论述。时间有限，就不一一列举了。写在最后，我觉得科普文不能因为读者是小白，就丢失了科学精神和论证的逻辑。作为科研工作者所创作的科普文更应该摆事实讲证据，否则不仅起不到科普的效果，反而愚弄了大众，岂不贻笑大方。
参考信源：
[1]https://book.douban.com/subject/25808052/
[2]https://www.icourse163.org/course/0901ZJU181-1206695831
[3]林乾良.神农得茶之说不可信[J].中国茶叶,2013,35(06):37-38.
[4]陈椽.《“神农得茶解毒”考评》读后反思[J].农业考古,1994(04):187-189.
[5]周树斌.“神农得茶解毒”考评[J].农业考古,1991(02):196-200.
[6]谢宁.中医学基础.中国中医药出版社（新世纪第四版）,2016,p190
[7]http://unn.peopledaily.com.cn/GB/14739/22118/2216932.html
茶产业作为我国特色优势产业，承担着支撑茶区经济、满足健康消费、稳定扩大就业、服务乡村振兴的重要任务。揉捻是茶叶加工的一道关键工序，主要有三个目的：一是揉捻茶叶成形，为成品茶外形打基础，二是使茶叶细胞破损、茶汁溢出，三是为后续茶叶加工做准备。揉捻机是目前能够完成茶叶揉捻工艺的主要设备，主要由揉捻盘、揉捻桶与加压装置、传动机构等结构组成，揉桶在曲柄等机构的带动和控制下，在揉捻盘上做相对偏揉捻轴中心的横向旋转。茶叶在揉桶中随着揉桶的运动不断往复翻转，并在揉盘上进行来回揉搓，逐步卷缩成条。
目前，我国茶叶花色繁多，揉捻工艺要求各有不同，揉捻速度、揉捻压力、揉捻时间设置不能一概而论，难以给出揉捻参数具体确定值。揉捻茶叶时，制茶者需要有一定的制茶经验，根据实际的鲜叶状况和环境条件对工艺进行选择，揉捻工艺受人主观能动性影响，易造成揉捻品质不一。张问采等提出利用大数据技术，对茶叶原产地的温度、气候、海拔等地理信息进行系统收集，建立茶叶加工工艺参数库，以确保茶叶揉捻加工工艺的统一性和标准性。新技术与揉捻工艺的结合能够智能选择揉捻工艺参数，对当前茶叶揉捻设备发展具有一定现实意义。
文章基于XGBoost算法设计茶叶揉捻推荐系统，通过对鲜叶等级、茶叶种类、茶叶产地以及揉捻机型号作为系统输入，能够对揉捻相关参数进行推荐。
▲ 浙江春江茶叶机械揉捻机组
01
方法原理
1、随机森林算法
随机森林算法(Random Forest)是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行分类或回归。随机森林是从原始训练样本集N中重复抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。其实质就是将多个决策树合并在一起，大大提高决策树的运算效率，每棵树都是从一个独立样本中抽取出来的，并且其分布也是一致的，所以分类误差取决于每棵树的分类能力以及树之间的相关性。CART决策树是随机森林算法弱分类器的核心部分，优点在于：当数据集的因变量是离散型数值时，此树就是分类树;当数据集的因变量是连续性数值时，此树就是回归树，预测值可以用叶节点观察的均值来表示。
随机森林算法容易实现，在训练速度方面和训练高度并行化方面也具有明显优势，还能进行模型融合，提高模型的准确性和稳定性。并且由于采用了随机采样，可以训练出方差小、泛化能力强的模型。
2、XGBoost算法
XGBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)是一种强大集成学习方法，同时支持CART树和线性分类器为基分类器，基于前向分布算法实现加法模型的集成学习方法。集成模型的基本理念是通过构建一系列弱基础模型来构建一个强大的模型。XGBoost算法核心思想是通过持续的增加树，不停地进行特征分裂来生长一棵树、添加一个树的过程，实际上就是学习一个新函数的过程，拟合上次预测的残差。构建出k棵树，并且每棵树都能够模型化，从而模型化出每个样本的分值，从而达到对未知值的准确估计。通过观察这个样本的特征，会发现它会落在每棵树的一个对应的叶节点上，每个叶节点对应一个分数。最后，只需要将每棵树的相应分数相加，就可以得到样本的预测值。
XGBoost算法具有以下优点：
(1)简单易用，提供API方便用户使用。
(2)灵活性高，可应用于多种类型数据集和任务，包括分类、回归、排名和推荐等。
(3)准确率高，在分类和回归问题上可以达到其它算法难以匹敌的准确率。
(4)可解释强，提供丰富的特征重要性评估方法，可帮助用户理解模型预测过程。
3、支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本原理是通过找到一个最优的超平面，将数据分为不同的类别。最优超平面是n-1维的线性子空间，其中n是数据的特征维数。例如，如果数据有两个特征，那么超平面是一维的线性子空间，也就是一个直线;如果数据有三个特征，那么超平面是个二维的线性子空间，也就是一个平面。在二维空间中，超平面就是一个直线，它将数据分为两个类别。通过SVM，可以利用一些数学技术，将复杂的高维数据转换为简单的低维数据，从而有效地解决高维数据分析的问题。
支持向量机算法具有适应性广泛、可解释性强、计算复杂度低的优点。支持向量机算法可用于线性和非线性问题，在分类和回归任务中表现出色，预测精度高，还能够清晰表示分类和回归的决策边界和数据分布情况。
02
模型搭建
1、模型搭建及训练测试
根据XGBoost的算法原理并使用Python语言，构建出XGBoost算法测试模型框架，如图1所示。一共分为四个部分，一是样本数据预处理，二是参数调优，三是模型训练，四是模型预测。
(1)数据预处理
文章数据是由广西昭平仙峰茶厂提供，获取时间为2023年3~4月。在当地5位制茶师傅的指导下，采用6CR-35型茶叶揉捻机进行数据获取。获取相关数据信息如表1所示。试验获取的数据还不能直接使用，因为初始数据中包含揉捻品质指标不符合揉捻机性能指标的揉捻参数数据，会降低模型学习效率和预测精度。在数据使用前需要对数据进行预处理，此次试验预处理主要为数据清理和数据划分。
· 数据清理
在当地制茶师傅指导下采用6CR-35型茶叶揉捻机对三级鲜叶制成红茶春茶来进行揉捻，揉捻过程中受人主观能动性影响。试验获取的100组数据中，有8组数据的破茶率、成条率、细胞破碎率不符合35型茶叶揉捻机标准，这些数据对后续揉捻参数预测没有相关性，模型分析预测数据时需要去除这些数据。
· 数据划分
将剩余92组数据按照9∶1的比例分为训练样本和测试样本。训练样本用于算法迭代学习，测试样本用于检测算法预测效果。
(2)参数调优
XGBoost算法参数包括通用参数、Booster参数和学习目标参数。通用参数能够进行宏观函数控制，Booster参数控制决策树生成和组合过程，学习目标参数能够控制训练目标。
· 通用参数：
①booster：用于选择每次迭代模型的类别。booster参数有gbtree和gblinear两种选择，gbtree是基于树结构来构建模型，而gblinear是基于线性分类器来构建模型。②silent：用于决定运行过程中是否产生输出。
· Booster参数
①n_estimators：树的数量，用于控制模型的复杂度和训练时间。②learning_rate：学习率，用于控制模型参数的更新速度，并且通过不断降低学习率来提升模型的准确性。③gamma：控制节点分裂需要的最小目标函数下降量，用于控制树的生长和防止过拟合。④subsample：样本采样比例，用于控制每个树节点上的样本数量。⑤colsample_bytree：控制每棵树中列的子采样比例。⑥colsample_bylevel：控制每一层中列的子采样比例。⑦max_depth：树的最大深度，用于控制树的复杂度，并避免过拟合。⑧max_delta_step：树模型权重改变的最大步长，控制每个树模型权重改变的最大步长，防止过拟合。⑨lambda和alpha：正则项中λ和γ的权重，减少模型过拟合。⑩scale_pos_weight：调整正样本的权重，提高模型的分类准确率。
· 学习目标参数
①objective：指训练模型时所采用的损失函数，常见的有reg：linear、reg：logistic、binary：logistic等。②eval_metric：评估模型性能指标，常见的有rmse、mae、errors等。
· GridSearch是一种参数调优方法，通过在指定的参数范围内搜索最优参数组合来优化模型性能。其步骤如下：
①确定需要调优的参数和参数取值范围。②将参数和参数取值范围组合成一个参数网格。③通过采用交叉验证的方式，对各种参数组合进行全面的性能评估。④选择最优的参数组合，并使用所有训练数据重新训练模型。⑤对数据进行测试，评估模型性能。
在实际应用中，由于参数组合数量可能很大，所以使用GridSearch时需要注意以下几点：①尽量限制参数取值范围，避免搜索空间过大。②优先选择影响模型性能最大的参数进行调优。③结合模型的特性和实际需求，选择合适的交叉验证方式。④可以使用并行计算加速参数搜索。
利用网格寻优调优方法分别对茶叶揉捻工艺中揉捻转速(A)、空揉时间(B)、一次轻压(C)、一次轻压时间(D)、重压(E)、重压时间(F)、二次轻压(G)、二次轻压时间(H)的参数进行网格寻优，其最优参数组合如表2所示。
(3)模型评价指标
在评价模型的预测能力时，通常采用平均绝对误差(Mean Absolute Error，MAE)、均方根误差(Root Mean Squared Error，RMSE)、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error，MAPE)作为模型评价指标。平均绝对误差是预测值与真实值之间误差绝对值的平均值，反映了预测误差的实际情况;均方根误差是预测值与真实值之间误差平方和与样本数量比值的平方根，反映了误差分布的离散程度;平均绝对百分比误差是比较预测值与真实值之间相对误差绝对值的平均值的大小，反映了预测误差与真实值的相对大小。其表达式如式1、2、3所示，RMSE指标、MAE指标、MAPE指标得分越小，预测效果越好。
2、预测结果分析
三种算法模型对揉桶转速、空揉时间、一次轻压、一次轻压时间、重压、重压时间、二次轻压、二次轻压时间预测评价结果分别如表3所示。从RMSE、MAE、MAPE三项评价指标结果来看，XGBoost模型评价指标数值最小、算法优势显著，这表明在最优参数组合的选择下，XGBoost算法模型的预测能力较好，因此系统将XGBoost算法作为茶叶揉捻推荐系统的核心，仅使用XGBoost算法模型进行下一步分析预测。
03
推荐系统软件设计
1、系统环境
系统硬件环境和软件环境具体介绍如表4和表5所示。
2、系统主要功能实现及展示
(1)信息获取模块
茶叶推荐系统的信息获取界面可读取用户选择或输入的相关参数，完成相关数据输入功能。用户在该界面上选择茶叶种类、茶叶类型等信息，并将上述参数以文本读取方式发送至数据处理层，进行相关揉捻参数预测。
在信息获取界面中需要对茶叶等级、茶叶种类、揉捻机型号、茶叶产地信息进行输入。2016年，中国工业和信息化部颁布了JB/T 12835—2016行业标准确定茶叶等级，并以其特定的长度和比例，对茶叶级别进行了精确的划分。鲜叶长度不大于30 mm的占60%以上的为一级鲜叶、鲜叶长度不大于40 mm的占70%以上的为二级鲜叶、鲜叶长度不大于50 mm的占70%以上的为三级鲜叶、其它鲜叶为四级鲜叶。茶叶种类根据茶叶品种和制茶季节进行划分，主要划分为红茶春茶、红茶秋茶、绿茶春茶、绿茶秋茶四个类别。茶叶揉捻机型号按照揉捻桶直径大小可分为25型、35型、45型、55型等。
(2)揉捻参数推荐模块
信息获取层模块将获得的茶叶相关信息按照其所属的茶叶等级、茶叶种类、揉捻机型号以及茶叶产地信息进行分类，找到对应数据库。根据历史制茶经验数据中揉捻品质数据和揉捻工艺数据对XGBoost模型训练，此系统内将最优揉捻品质参数作为模型输入来预测茶叶揉捻工艺参数。
此揉捻参数推荐系统还具有数据保存、用户管理、操作日志、帮助文档功能，数据保存指的是可对当前获取信息以及推荐信息按照当前鲜叶等级、茶叶种类、揉捻机型号、茶叶产地的不同进行分类保存。用户管理模块仅涉及个人信息管理，用户可通过设定好的账号密码进行登录。操作日志管理记录系统运行情况，主要是系统运行过程中所产生的信息日志。帮助文档主要阐述了此推荐系统设计目的以及其使用场景。
04
推荐系统测试
1、试验目的与试验指标
揉捻推荐系统主要功能是根据不同类型鲜叶状态来推荐其揉捻参数，为了验证推荐揉捻参数的实用性，主要选取了茶叶揉捻后的碎茶率、成条率、细胞破坏率进行测定。
(1)碎茶率测定
试验碎茶率测定是通过称重完成的。在揉捻试验完后，取出茶叶进行称重，称重后通过网筛进行筛选，再将筛除的碎末碎叶进行称重。碎茶重量再除以茶叶总重得到破碎率，具体公式如式4所示。
式中：S为碎茶率;mS为碎茶重量;m为茶叶总重量。
(2)成条率测定
试验成条率测定也是通过称重完成的。在揉捻试验结束后，取出茶叶进行称重，挑出成条进行称重。成条率可通过成条叶重量除以茶叶总重，具体公式如式5所示。
式中：C为成条率;mC为成条茶叶重量;m 为茶叶总重。
(3)细胞破坏率测定
采用计算机图像处理技术来进行茶叶细胞破坏率测定。取揉捻好的茶叶若干，放入100 ℃水浴处理15 min;在当前温度和处理时间下，破碎细胞外溢，茶多酚氧化形成茶色素并对受损细胞进行染色。将处理过的茶叶展开在白纸上进行拍照;将图片导入电脑、采用Grabcut算法删除背景;根据颜色特征计算染色面积与叶片面积比值，得到细胞破坏率。
2、推荐系统参数试验
现对一批鲜叶进行揉捻参数推荐，鲜茶产地来源于广西昭平，鲜叶等级为三级，采用35型茶叶揉捻机进行揉捻，所要制成茶叶种类为红茶春茶。揉捻参数推荐系统接收到信息获取层所传送的相关信息，找到鲜叶等级为三级鲜叶、茶叶种类为红茶春茶、揉捻机型号为35型、茶叶产地为广西昭平的数据库。由于当前茶叶揉捻机采用的是固定位置揉捻，所以试验中以下降距离为控制参数。对数据库里历史揉捻参数数据进行训练，并推荐出茶叶揉捻工艺参数，揉捻转速35 r/min、空压揉捻时间为15 min、一次轻压位置为8 cm处、揉捻时间为11 min、重压压力位置为13 cm处、重压时间10 min、第二次轻压压力大小为7 cm处、揉捻时间为13 min。将揉捻工艺参数应用到35型茶叶揉捻机进行揉捻，揉捻结束后取出部分茶叶，进行筛选、称重，计算破茶率和成条率，并用计算机图像处理技术检测茶叶揉捻后细胞破碎率。
查找茶叶揉捻机作业性能指标表，可以得出6CR-35型揉捻机揉捻红茶，揉捻加工后的作业性能指标应满足成条率≥85%、碎茶率≤4.2%、茶叶细胞破坏率≥83%。茶叶揉捻机揉捻结果如表6所示，试验1是根据20次揉捻数据进行推荐，试验2是根据40次揉捻数据进行推荐，试验3是根据60次揉捻数据进行推荐。从表中试验1、试验2、试验3可以看出随着试验次数增加，揉捻叶的成条率逐渐增加、碎茶率逐渐降低、茶叶细胞破碎率逐渐增加。由于现有历史揉捻数据量较少，揉捻参数推荐系统推荐数据还不完善。试验4是根据80次揉捻数据进行推荐，可以看出揉捻后的碎茶率、成条率以及细胞破坏率已达到揉捻机作业性能指标。因此，随着后续试验数据增加，推荐系统不断进行学习优化，按照此系统推荐参数进行揉捻，茶叶揉捻品质将越来越好。
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讨论
茶叶揉捻品质易受制茶师傅主观因素影响，通过对鲜叶等级、茶叶种类、茶叶产地以及揉捻机型号来确定揉捻工艺参数，能够保证茶叶揉捻品质稳定。文章将XGBoost算法用于茶叶揉捻参数推荐，利用真实揉捻工艺相关参数对预测模型进行验证，在参数推荐过程中展现了较强性能。根据此算法设计出茶叶揉捻参数推荐系统，并对推荐系统推荐参数进行试验。从推荐系统参数试验可以看出揉捻后的碎茶率、成条率以及细胞破坏率已达到揉捻机作业性能指标，并且随着试验数据增加，推荐系统不断学习优化，按照推荐参数进行茶叶揉捻，揉捻品质将越来越好。此揉捻推荐系统对当前茶叶揉捻设备发展具有一定现实意义。
作者简介：
陈侠
安徽宿州人，南京农业大学人工智能学院硕士研究生，研究方向为智能农业装备。
通讯作者：
柳军
副研究员，南京农业大学人工智能学院硕士生导师，研究方向为智能农机装备。
来源：中国茶叶加工
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