摘要：为明确自行设计的滚筒式红茶发酵机性能参数,以无量纲化的综合评分为发酵品质评价指标,采用响应面法和基于改进型神经网络的遗传算法(BP-AdaBoost-GA)对影响发酵品质的3个因素(发酵温度、发酵时间、翻拌间隔)进行优化,并对2种方法的优化效果进行比较。结果表明,各因素对发酵品质的影响重要性顺序为:发酵温度、翻拌间隔、发酵时间;采用响应面法优化,当发酵温度、发酵时间、翻拌间隔分别为25℃、150 min、20 min时,综合评分预测值和实际值分别为0.863和0.856,相对误差为0.8%;而采用BP-AdaBoost-GA优化,当发酵温度、发酵时间、翻拌间隔分别为27℃、170 min、25 min时,预测值和实际值分别为0.871和0.868,相对误差为0.3%;BPAdaBoost预测模型的决定系数和相对分析误差分别为0.994和18.456,高于响应面法的0.988和9.577,且预测均方根误差较低,为0.017。在红茶发酵工艺的参数优化中,采用BP-AdaBoost-GA方法能比响应面法更好地拟合模型,以及在全局变量范围内推导最优发酵条件。