一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

摘要：

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数；然后,根据“一对一”算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100％.

关键词：最小二乘支持向量机、葡萄酒、多元分类器、交叉验证、品质评判

所属期刊栏目：34

分类号：TS262.6;TS207.3;TP183(食品工业)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61173071;河南省科技攻关计划项目112102210412;河南省基础与前沿技术研究计划项目112300410254;河南省高校创新人才支持计划项目2012HASTIT011

在线出版日期：2013-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：30-35