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贵州省凤冈县田坝魅力黔茶有限公司

贵州省凤冈县田坝魅力黔茶有限公司

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贵州省凤冈县田坝魅力黔茶有限公司围绕相关业务开展运营。面向茶叶加工工艺优化、锌硒茶品质控制、绿茶检测等领域提供数据服务,开放锌硒茶摊青杀青做形全工序工艺数据集(茶叶加工工艺优化、锌硒茶品质控制)、茶叶锌、硒元素及理化指标检测数据集(绿茶检测、锌硒茶成分分析)、有机茶园病虫害绿色防控数据集(茶园病虫害监测与防控、有机农业数据管理),支撑监测研判与运维优化。

茶叶加工工艺优化绿茶检测锌硒茶成分分析
成立于 2007 年贵州省http://www.meiliqiancha.com1053454002@qq.com

数据概览

5
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4
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2026-06-24
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数据集列表

有机茶园病虫害绿色防控数据集
茶园病虫害监测与防控
有机农业数据管理
数据清洗校验规则:剔除地块信息缺失、病虫监测记录失真、平行调查偏差超标的无效田间数据,农残检测数据均来自 CMA 资质实验室;统一虫口基数、防控布设密度、防效、农残含量等指标单位与命名规范,保障多地块、多时段数据横向对比统一。 结构化处理规则:按茶园地块基础信息 — 病虫动态监测 — 绿色防控实施记录 — 病虫防效统计 — 鲜叶农残检测五级分层,每条数据标注地块茶龄、季节、病虫种类标签;以地块编码为主键绑定全周期防控记录,实现茶园病虫害管控全流程可溯源检索。 算法模型应用:灰色关联分析筛选抑制主要茶树病虫的核心防控组合;时序分析挖掘病虫年度、月度发生规律;K-means 聚类划分病虫轻、中、重风险地块;回归拟合防控投入与病虫发生率、鲜叶产量损失预测模型。 合规处理:全部数据为自主长期田间监测与对比试验实测数据,符合有机农业、茶叶安全生产国标与贵州地方锌硒茶规范,无第三方涉密、隐私数据;数据采集存储全流程遵循《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始田间调查、检测台账完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新00
茶叶锌、硒元素及理化指标检测数据集
绿茶检测
锌硒茶成分分析
数据清洗校验规则:剔除样品信息缺失、平行样相对偏差超标、前处理不规范的无效数据,全部检测数据来自具备 CMA 资质实验室;统一锌硒含量、含水率、茶多酚等指标单位与命名规范,保障数据横向对比、批量分析一致性。 结构化处理规则:按样品产地基础信息 — 加工工序记录 — 锌硒元素检测 — 理化指标测定 — 感官质控五级分层,每条数据标注产地、茶龄、加工工艺标签;以样品编码为主键绑定全部检测记录,实现单批次茶叶全维度品质溯源检索。 算法模型应用:采用灰色关联分析筛选影响锌硒富集与风味理化指标的核心因子;主成分分析完成茶叶品质综合评分;聚类算法划分锌硒茶品质等级;回归拟合建立加工工艺与锌硒、理化指标预测模型。 合规处理:全部数据为自主送检、田间试验配套实测数据,检测方法符合茶叶国标与贵州锌硒茶地方标准,不含第三方涉密、隐私数据;数据采集存储全流程遵循《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始检测报告完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新10
田坝魅力黔茶有机茶园鲜叶种植与田间管理数据集
有机茶叶种植管理
茶园精准农业
数据清洗校验规则:剔除地块信息缺失、农事记录失真、土壤 / 鲜叶检测平行样偏差超标的无效数据,全部数据来自实地连续田间监测与 CMA 实验室检测;统一土壤养分、温湿度、产量等单位与指标命名,保障数据可比统一。 结构化处理规则:按地块基础信息 — 环境监测 — 农事操作 — 绿色防控 — 鲜叶产出五级分层,每条数据标注地块、季节、茶龄多维度标签;以地块编码为主键绑定全部关联记录,实现种植全流程可溯源检索。 算法模型应用:采用灰色关联分析筛选影响鲜叶品质的核心田间因子;运用聚类划分茶园分级管控区域;采用回归拟合建立水肥投入与鲜叶产量、内含物质预测模型;时序统计分析病虫害发生规律,优化防控周期。 合规说明:全部数据为自主田间试验、实地采集实测数据,符合有机农业、茶叶生产国标,无第三方涉密数据;采集、存储处理遵循《数据安全法》《农产品质量安全法》,可完整提供田间原始记录备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新00
揉捻做形加压方式工艺数据集
茶叶揉捻工艺优化
多段加压参数建模
数据清洗校验规则:剔除鲜叶信息缺失、加压梯度记录不全、平行试验偏差超标的无效数据,全部数据来自生产线中试与 CMA 实验室理化检测;统一压力、转速、时长、碎茶率等指标单位与命名规范,保障多组试验横向对比一致性。 结构化处理规则:按鲜叶原料分级 — 前置摊青参数 — 分段加压工艺 — 揉捻中间品检测 — 成品品质统计五级分层,每条数据标注原料等级、机型、加压模式标签;以试验批次编码为主键绑定全流程记录,实现揉捻工艺全参数溯源检索。 算法模型应用:灰色关联分析筛选影响成形率、碎茶率的核心加压参数;响应面法构建多段加压协同优化模型;K-means 聚类划分不同原料适配加压区间;回归拟合加压工艺与茶叶理化、外形品质预测模型。 合规处理:全部数据为自主开展加工对比试验实测数据,符合茶叶加工国标及贵州锌硒茶地方标准,无第三方涉密、隐私数据;数据采集、存储、分析全流程遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始试验台账完整可备查。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新00
锌硒茶摊青杀青做形全工序工艺数据集
茶叶加工工艺优化
锌硒茶品质控制
数据清洗校验规则:剔除鲜叶原料信息缺失、工序参数记录失真、理化检测平行样偏差超标的无效试验数据,全部数据来自工厂中试与标准化实验室 CMA 检测;统一温度、时长、压力、锌硒含量等指标单位与命名规范,保障数据横向对比一致性。 结构化处理规则:按鲜叶原料信息 — 摊青工艺 — 杀青工艺 — 做形工艺 — 成品品质检测五级分层,每条数据标注原料等级、环境温湿度、机型标签;以批次编码为主键绑定全工序关联记录,实现加工全流程溯源检索。 算法模型应用:采用灰色关联分析筛选影响锌硒留存与外形品质的核心工序参数;运用响应面法构建多工序协同优化模型;聚类算法划分分级加工工艺区间;回归拟合工序参数与成品内含物质、感官得分预测模型。 合规处理:全部数据为自主加工试验实测数据,符合茶叶加工相关国家标准,无第三方涉密、隐私数据;数据采集、存储、分析全流程遵守《数据安全法》《农产品质量安全法》,原始试验台账完整可查
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新30
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