徐 儒

（長江師范學(xué)院計算機工程學(xué)院，重慶涪陵 408100）

0 引言

隨著科技的進步和生活節(jié)奏的加快，人們由于各種壓力或不良生活習(xí)慣，而出現(xiàn)身心健康問題。合理飲茶是保證人體健康、提高生活品質(zhì)的一種途徑和手段［1］。市面上茶葉種類繁多、品牌多樣，不同類別茶品在營養(yǎng)和功效等方面千差萬別，相同類別不同品牌的茶品在作用和口味等方面也不盡相同。相對而言，大多數(shù)飲茶用戶僅僅停留在單一的飲用方面，對茶品的特征、營養(yǎng)、功效，茶葉的用量、水溫、時間等缺乏關(guān)注，或者只關(guān)注自己熟知的茶葉，而對其它茶品知識知之甚少。大數(shù)據(jù)時代，充分利用數(shù)據(jù)挖掘和個性化推薦技術(shù)，根據(jù)用戶偏好推薦茶品信息很有意義。

目前，大多茶飲相關(guān)研究需用戶直接參與，且重點在口感或營養(yǎng)推薦上，而用戶茶飲偏好自動獲取相關(guān)研究較少。文獻［2］運用電子鼻與電子舌聯(lián)用技術(shù)對信陽毛尖茶茶葉揮發(fā)性氣味和茶湯滋味的茶多酚、咖啡堿含量成分進行檢測分析；文獻［3］對茶葉色香味品質(zhì)評價進行研究，從色澤、香氣和滋味3 個方面歸納近年來茶葉品質(zhì)評價新方法；文獻［4］針對智能感官分析技術(shù)對茶葉品質(zhì)檢測進行研究；文獻［5］設(shè)計茶飲味覺分析評價系統(tǒng)，通過檢測各種味物質(zhì)和人工脂膜之間的靜電作用或疏水性相互作用產(chǎn)生的膜電勢變化，實現(xiàn)對茶飲味道的評價；文獻［6］設(shè)計一種利用茶飲機法自動識別茶包種類的系統(tǒng)，通過顏色、溫度和流量等傳感器分別檢測茶包顏色、水溫和水量等參數(shù)。本文利用物聯(lián)網(wǎng)處理技術(shù)，提出一種新的個性化飲茶偏好知識獲取方法，該方法主要從茶葉用量、水溫、時間與次數(shù)等進行研究，通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)采集用戶飲茶數(shù)據(jù)，提取出個性化飲茶特征，利用數(shù)據(jù)動態(tài)分割法獲取用戶飲茶偏好上下文，從而建立準(zhǔn)確的用戶飲茶信息庫，實現(xiàn)對用戶信息呈現(xiàn)或茶品推薦等功能。

1 個性化飲茶偏好特征提取

用戶飲茶偏好主要指用戶在一定時間段內(nèi)，對某樣茶品或某類茶品的食用情況。根據(jù)已有文獻可知，不同茶品在飲茶過程中的基本要求和方式手法雖有所不同，用戶個性需求、行為特征和個人偏好也千差萬別，但歸納起來，可以通過茶葉用量、水溫、沖泡時間和次數(shù)這3 個關(guān)鍵參數(shù)加以反映。

1.1 茶葉用量特征提取

茶葉種類繁多，類別不同其用量也各異，泡一壺好茶，掌據(jù)茶葉用量是關(guān)鍵。每次茶葉用量多少并無統(tǒng)一的固定標(biāo)準(zhǔn)，主要受茶葉種類、茶具大小、年齡結(jié)構(gòu)、飲茶歷史以及飲用習(xí)慣等諸多因素影響。鑒于用戶單次飲茶的茶葉用量不會太大，飲茶用量可以通過壓力感應(yīng)方式稱重獲取。先用茶勺從茶盒中提取待飲用的茶葉，然后將茶勺中的茶葉倒入器皿中，通過稱重方式進行用量獲取，或者將茶盒中的茶葉直接倒入器皿中進行用量稱重。這兩種方式雖然都實現(xiàn)了對茶葉用量的獲取，但存在諸多弊端，主要表現(xiàn)在：

（1）忽略了用戶飲茶體驗。用戶在整個取茶過程中，需分兩步操作：①將準(zhǔn)備飲用的茶葉放在器皿中進行稱重；②將器皿中稱重后的茶葉放入茶具沖泡飲用。第一步實際操作起來很不方便，在稱重之前既要準(zhǔn)備器皿，還要保證器皿在壓力傳感器端處于初始值的清零狀態(tài)，既不符合用戶飲茶習(xí)慣，也給用戶帶來較差的飲茶體驗；

（2）對器皿清潔度要求高。茶葉屬于直接食用食品，茶葉稱重的器皿對清潔度要求頗高，稍不注意就容易引起食品污染。

為了充分考慮用戶的飲茶習(xí)慣，系統(tǒng)采用在托盤底部布置壓力傳感器，在提取茶葉用量之前，通過壓力傳感器采集一次茶盒和茶葉的傳感器數(shù)據(jù)，當(dāng)用茶勺取出茶葉放入茶具后，再采集一次茶盒和茶葉的傳感器數(shù)據(jù)，通過兩次傳感器數(shù)據(jù)的絕對差值，即可準(zhǔn)確采集到本次用戶的茶葉用量。通過對這些數(shù)據(jù)的分析處理，就可獲取用戶一次飲茶過程中對茶葉用量的食用情況。

考慮到壓力傳感器對壓力十分敏感，在稱重過程中難免出現(xiàn)偏移量誤差，因此，系統(tǒng)在托盤底部均勻布置3 個壓力傳感器，采用單位時間內(nèi)多個壓力傳感器采集數(shù)據(jù)求平均的方法，獲取準(zhǔn)確的茶葉用量。

用戶飲茶偏好用量獲取與處理算法思想可以表述為：

Step1：建立數(shù)組集合ArrayWeight=｛ArrayWeight1，Ar?rayWeight2，ArrayWeight3｝，用于存放各壓力傳感器采集的茶盒和茶葉數(shù)據(jù)，其中，ArrayWeighti表示第i壓力傳感器采集數(shù)據(jù)（1≤i≤3）；

Step2：系統(tǒng)初始化ArrayWeight=Ф，初始化茶葉用量WeightNum=0，初始化壓力測試監(jiān)視哨newFlags=false，表示之前接收的傳感器數(shù)據(jù)已作處理，將要從傳感器接收新數(shù)據(jù)；

Step3：采集一次傳感器數(shù)據(jù)；

Step4：初始化ArrayWeight=Ф，分別將3 個壓力傳感器采集到的數(shù)據(jù)存入ArrayWeight 集合中，即ArrayWeight［3］=｛第1 個壓力傳感器采集數(shù)據(jù)，第2 個壓力傳感器采集數(shù)據(jù)，第3 個壓力傳感器采集數(shù)據(jù)｝，并對各壓力傳感器數(shù)據(jù)求平均值，將其存入WeightNum 中，即：WeightNum=，同時修改壓力測試監(jiān)視哨狀態(tài)newFlags=true；

Step5：判斷newFlags 是否為真，若為真，則執(zhí)行Step3，若為假則執(zhí)行Step5；

Step6：輸出WeightNum，同時修改壓力測試監(jiān)視哨狀態(tài)newFlags=false；

Step7：結(jié)束。

1.2 泡茶水溫特征提取

系統(tǒng)通過布置在茶具底部的不銹鋼防水溫度傳感器，可以采集到用戶泡茶過程中的水溫傳感器數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行處理，可以獲取用戶一次泡茶過程中對水溫的需求情況。由于受氣候、季節(jié)、時辰等諸多因素影響，泡茶過程中的茶水溫度并非恒定不變，其具有實時波動的動態(tài)變化特征，而溫度傳感器芯片對溫度變化十分敏感，具體表現(xiàn)為溫度感應(yīng)器的輸出數(shù)值在一定范圍內(nèi)上下波動，而最大溫度值和最小溫度值均不是泡茶水溫的真實體現(xiàn)，這就要求在實時獲取的傳感器數(shù)據(jù)中，對上下波動的最值進行“噪點”去除處理。基本思路為：將傳感器捕獲到的數(shù)據(jù)存儲于動態(tài)數(shù)組中，并按照時間段將動態(tài)數(shù)組劃分成不同的段，每段對應(yīng)一定時間內(nèi)較為穩(wěn)定的溫度傳感器數(shù)據(jù)，通過對每個段內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)求平均值，即可得到較為準(zhǔn)確的溫度傳感器數(shù)據(jù)；通過計算相鄰兩個分段的均值差，可求出水溫變化量。

1.3 沖泡時間與次數(shù)

在個性化飲茶偏好的時間特征提取過程中，主要通過鬧鐘定時方式獲取茶葉沖泡的準(zhǔn)確時間和合適次數(shù)。

2 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計

系統(tǒng)采用三層結(jié)構(gòu)設(shè)計，實現(xiàn)對用戶個性化飲茶偏好的知識獲取，整體架構(gòu)如圖1 所示。

Fig.1 Design of the overall system architecture圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計

（1）物理層。主要負責(zé)傳感器感知元器件設(shè)計與部署，壓力傳感器主要負責(zé)對用戶飲茶用量的數(shù)據(jù)采集和特征提取。壓力傳感器的基本設(shè)計和部署為：在托盤底部布置3 個壓力傳感器，均勻分布在盤底四周，大致呈等三角形放置，以便托盤及盤上的物體重量能夠均勻地被3 個傳感器捕獲，物體重量呈現(xiàn)為3 個壓力傳感器數(shù)值和的平均值；當(dāng)壓力傳感器采集到數(shù)據(jù)后，將采集數(shù)據(jù)進行模數(shù)轉(zhuǎn)換并提交給ZigBee 傳感器節(jié)點處理單元；傳感器節(jié)點處理單元主要負責(zé)對本身采集到的信息和其它節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)給它的信息進行初步數(shù)據(jù)處理和信息融合，然后以相鄰節(jié)點接力傳送方式將數(shù)據(jù)傳遞到ZigBee 協(xié)調(diào)器節(jié)點；協(xié)調(diào)器節(jié)點主要協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)建立和接收并處理，將各采集節(jié)點的數(shù)據(jù)通過RS232 串口通訊的方式傳遞到PC 端，完成ZigBee 協(xié)議的無線通信、交換控制消息和收發(fā)采集數(shù)據(jù)。壓力傳感器設(shè)計部署如圖2 所示。

Fig.2 Design and deployment of pressure sensors圖2 壓力傳感器設(shè)計部署

溫度傳感器主要負責(zé)水溫的數(shù)據(jù)采集和特征提取，其基本原理與壓力傳感器設(shè)計部署類似。

（2）數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要對采集的原始數(shù)據(jù)進行分析，抽象出個性化飲茶偏好的特征信息并存入數(shù)據(jù)庫，從而建立準(zhǔn)確的用戶飲茶信息庫。

（3）應(yīng)用層。應(yīng)用層主要根據(jù)用戶需求進行軟件編程，實現(xiàn)特定功能。例如，對數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估、知識表示等環(huán)節(jié)和操作［7］，從而挖掘出用戶個性化飲茶偏好，并將數(shù)據(jù)挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其它應(yīng)用程序參考、使用，實現(xiàn)茶品推薦等功能。

2.2 ZigBee 數(shù)據(jù)通信實現(xiàn)

2.2.1 數(shù)據(jù)通信發(fā)送

對數(shù)據(jù)進行校驗和封裝，封裝方式是將數(shù)據(jù)分別裝入元組中，然后在對目的源地址和元組字節(jié)進行校驗。具體格式如表1 所示。

Table 1 Encapsulation protocol for sending data packets in ZigBee communication表1 ZigBee 協(xié)議數(shù)據(jù)通信發(fā)送數(shù)據(jù)包封裝表

其中，將Data0 設(shè)置為起始標(biāo)記，用于表示ZigBee 通訊有效數(shù)據(jù)的開始位置；Data1、Data2 分別表示用于雙向數(shù)據(jù)通信的本地地址和服務(wù)器地址，用16 位二進制數(shù)表示；Data3-Data6 為溫度傳感器、壓力傳感器的實時數(shù)據(jù)，通過ZigBee 協(xié)議將溫度和壓力實時發(fā)送給服務(wù)器端，便于遠程捕獲終端的狀態(tài)數(shù)據(jù)；Data7 表示校驗標(biāo)記位，用來對傳輸數(shù)據(jù)進行加密校驗，確保傳輸數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠；Data8 用作結(jié)尾標(biāo)記，表示數(shù)據(jù)傳輸完畢。

2.2.2 數(shù)據(jù)通信接收

對發(fā)送過來的數(shù)據(jù)請求進行解析，并進行相應(yīng)的校驗和處理。比如發(fā)送端與接收端的起始字節(jié)、目標(biāo)地址及本地地址必須準(zhǔn)確符合才能進一步接收數(shù)據(jù)，單片機接收了一幀數(shù)據(jù)后就將接收狀態(tài)位清零，然后讀取緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)到單片機內(nèi)部，接著繼續(xù)接收下一幀數(shù)據(jù)，直至緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)全部讀完，最后啟動中斷程序。特別需要注意的是，每次讀取緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)后都需要將接收狀態(tài)位（RI）進行清零。

3 實驗測試與結(jié)果分析

為了驗證該系統(tǒng)設(shè)計方案對于個性化飲茶偏好知識獲取的有效性，系統(tǒng)采用1 個托盤作為用戶茶葉用量記錄來源、1 個茶具作為泡茶水溫記錄來源，3 個Tekscan 壓力傳感器和1 個DS18B20 芯片溫度傳感器用于獲取用戶飲茶信息。同時，準(zhǔn)備1 臺精準(zhǔn)度為0.001g 的蓉城高精度電子天平稱，1 支精度為0.1、范圍在0～100℃的高精密棒式水銀溫度計，以便與傳統(tǒng)方法進行對比。

針對茶葉用量的特征提取測試，實驗選取了20 份茶葉樣本進行對比測驗。為了便于稱取重量，先將每份茶葉樣本用保鮮膜封裝好并按重量從小到大的順序標(biāo)明編號，假設(shè)茶盒的重量為0g，然后用天平工具對各編號樣本分別稱取重量，再分別將各編號樣本按順序放置在已經(jīng)布置好的器皿中，啟動系統(tǒng)，按順序從器皿中取出樣本，獲取傳感器數(shù)據(jù)并加以處理。20 個實驗樣本統(tǒng)計結(jié)果對比如表2所示。

Table 2 Statistical comparison of experimental sample results of tea consumption表2 茶葉用量實驗樣本統(tǒng)計結(jié)果對比

實驗結(jié)果表明，本文系統(tǒng)對茶葉用量偏好特征提取整體識別度較高，能準(zhǔn)確反映茶葉用量的真實情況。但實驗中系統(tǒng)未能準(zhǔn)確識別出重量為0.03g 的樣本，對小于0.1g的樣本識別度也不高，這主要由實驗中壓力傳感器不穩(wěn)定導(dǎo)致。

針對泡茶水溫的特征提取測試，實驗中將帶有溫度傳感器的茶具添水加熱，將水銀溫度計插入茶具合適位置，當(dāng)水溫讀數(shù)到80℃開始計時，同步獲取溫度傳感器和水銀溫度計上的數(shù)據(jù)，從而對二者進行較好對比。水溫在不計能量流失狀態(tài)下的溫度變化呈線性關(guān)系且狀態(tài)緩慢變化，溫度傳感器的數(shù)據(jù)在T 時間內(nèi)并不會發(fā)生較大波動，因此設(shè)定溫度傳感器閾值為1℃，即溫度傳感器數(shù)據(jù)變化在閾值范圍內(nèi)，都視為溫度沒有變化。同時，實驗條件為室內(nèi)常溫32℃環(huán)境，茶具容器為500mL，盛滿清水，時間段T=5min，對T 時間段內(nèi)每5s 采集一次傳感器數(shù)據(jù)，共獲取60個傳感器數(shù)據(jù)。與水銀溫度計讀數(shù)對比如圖3 所示。

Fig.3 Temperature comparative analysis圖3 溫度實驗對比分析

由實驗結(jié)果可以看出，溫度傳感器數(shù)據(jù)在經(jīng)過分段、去噪處理后，數(shù)據(jù)被分割成若干條近似水平的線段，每條線段代表著一個分割段區(qū)間，線段上的初始節(jié)點即為當(dāng)前分割段區(qū)間的開始，尾部節(jié)點即為當(dāng)前分割段區(qū)間的結(jié)束。實驗結(jié)果表明，水銀溫度計的溫度數(shù)據(jù)基本分布于溫度傳感器數(shù)據(jù)各分割段區(qū)間的中心位置，可近似理解為：水銀溫度計的數(shù)據(jù)曲線與溫度傳感器數(shù)據(jù)的分割段區(qū)間均值曲線的線條重合度較高，說明本系統(tǒng)設(shè)計的茶水溫度偏好特征提取方案切實可行。

此外，實驗中溫度傳感器不穩(wěn)定等原因，導(dǎo)致傳感器采集的起始數(shù)據(jù)和結(jié)束數(shù)據(jù)與實際溫度并非完全吻合。

4 結(jié)語

本文針對當(dāng)前大多現(xiàn)有茶飲系統(tǒng)都注重口味或營養(yǎng)，而用戶飲茶偏好自動獲取研究較少的現(xiàn)狀，設(shè)計一套能實現(xiàn)個性化飲茶偏好提取的茶信息管理系統(tǒng)。從茶葉用量、水溫、時間和次數(shù)等方面進行研究，通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)采集用戶飲茶數(shù)據(jù)，提取出個性化飲茶特征，利用數(shù)據(jù)動態(tài)分割法獲取用戶飲茶偏好上下文，從而建立準(zhǔn)確的用戶飲茶信息庫，通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)提取出個性化飲茶偏好，從而建立準(zhǔn)確的用戶飲茶信息庫，為用戶實現(xiàn)信息呈現(xiàn)或茶品推薦等功能提供幫助。與現(xiàn)有成果相比，本文提出的方法具有用戶體驗強、感知準(zhǔn)確、適用范圍廣、用戶直接參與少等特點，較好地實現(xiàn)了對個性化飲茶偏好的特征提取和知識獲取。實驗結(jié)果證明，該方案具有一定的可行性和有效性。