基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判研究
针对通过感官鉴别葡萄酒质量的准确性难以保证的问题，本文建立了一种基于最小二乘支持向量机学习算法的酒质量评判模型。首先，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，进而根据“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，建立酒质量评判模型。通过对比实验，结果表明最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机分类准确率高。
葡萄酒 品质评判 最小二乘法 支持向量机 数据处理
吴瑞红 王亚丽 张环冲 王鲜芳
河南师范大学计算机与信息技术学院, 河南新乡 453003
国内会议
厦门
中文
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）