TEA SCIENCE × INTELLIGENT DECISION

读懂一片茶叶
的无限可能。

让生化数据与茶叶科学相遇。基于真实研究模型,为茶树品种寻找更适宜的加工方向。

探索智能评估 ↗
117研究样本
05核心生化指标
02加工方向
A NEW PERSPECTIVE ON TEA
01 / INTELLIGENT ASSESSMENT

每一种茶叶,
都有属于它的方向。

输入五项生化检测数据,系统依据研究团队导出的 Logistic 回归模型进行实时计算,判断茶树品种更适合制作绿茶还是红茶。

茶样生化指标

请输入实验测定值。含量以小数表示,例如 17.5% 请填写 0.175。
茶叶多酚类物质含量 / 小数
游离氨基酸含量 / 小数
咖啡碱含量 / 小数
可溶性水浸出物含量 / 小数
茶多酚 ÷ 氨基酸;可点击自动计算,也可填写实验室数值
ⓘ 本系统是茶树品种的初步筛选工具。数据应来自规范检测;仅在训练样本指标范围内评估,不能替代人工审评。
02 / THE SCIENCE BEHIND

让每一次判断,
都有科学依据。

模型基于 117 个有效茶树品种样本建立。研究比较了多种回归方法,最终选择 Logistic 分类判别作为核心适制性决策工具。

STEP 01 — MEASURE

测定生化指标

获取茶多酚、氨基酸、咖啡碱、水浸出物和酚氨比五项指标;所有含量使用与训练数据一致的小数尺度。

STEP 02 — COMPUTE

执行真实判别模型

使用团队导出的原始尺度 Logistic 系数计算 logit,并通过 sigmoid 函数转换为绿茶适制概率 p。

STEP 03 — INTERPRET

生成加工建议

当 p ≥ 0.5 推荐绿茶,否则推荐红茶;处于 0.35–0.65 的边界区间时建议结合人工审评复核。

117

参与研究的有效样本

74.9%

5×5 重复交叉验证平均准确率

0.827

5×5 重复交叉验证 AUC

科研透明性说明:上述结果来自团队提供的模型验证报告,不是生产应用保证。盲测集仅约 12 个样本,准确率 75%;模型基于安徽地区样本,跨地区使用需要进一步验证。绿茶感官评分回归模型交叉验证 R² 为负,因此本站不将其作为正式品质评分发布。
03 / THE ART OF TEA

一片鲜叶,
两种风味的旅程。

茶的风格不仅来自原料,也来自加工工艺。智能评估帮助寻找方向,精湛的制茶技艺则让风味真正成形。

01 / GREEN TEA

绿茶 · 清鲜本味

绿茶通常经杀青、揉捻和干燥等工序制成。杀青抑制酶促氧化,保留鲜叶的清新特征。

02 / BLACK TEA

红茶 · 醇厚转化

红茶通常经过萎凋、揉捻、氧化和干燥等工序。氧化过程带来汤色、香气与滋味的显著变化。

04 / OUR VISION

以数据识茶,
以科技赋能产业。

茶芯耘专注于茶叶原料的数字化评价,将生化指标与智能判别技术相结合,为茶叶科研、品种筛选及加工方向决策提供直观、高效的辅助工具。

我们相信,让复杂的科研模型转化为清晰可用的分析体验,能够帮助每一份茶叶原料释放更合适的价值。

立即体验智能评估 ↗