摘要
本发明提供一种基于智能感官技术和机器学习的白酒鉴别方法,包括以下步骤:使用电子鼻和电子舌对白酒进行检测,根据检测结果得到有关白酒的检测数据;对有关白酒的检测数据进行预处理和特征提取,根据预处理和特征提取结果得到训练集和测试集;构建初级白酒预测模型和初级白酒分类模型,并使用训练集中的特征值数据对初级白酒预测模型和初级分类模型进行训练,根据训练结果得到白酒预测模型和白酒分类模型;本发明具有以下有益效果:本发明充分应用智能感官技术和机器学习的高效性,基于白酒风味品质实现对不同白酒产品进行更加高效、准确、客观地预测和分类,从而可以较好的完成对白酒的鉴别,具有较高的推广价值和应用潜力。
技术关键词
白酒鉴别方法
分类子模型
特征值
感官
电子舌传感器阵列
数据
白酒风味
电子鼻传感器
电子舌系统
多项式特征
支持向量回归
梯度提升树
随机森林模型
传感器响应
朴素贝叶斯
白酒产品
样品稀释
支持向量机
系统为您推荐了相关专利信息
Softmax函数
卷积神经网络模型
影像
图像
衰老
数据管理方法
决策支持模型
高精度时间标记
资源调度算法
数据采集模块
预测误差
抗干扰控制方法
模糊规则库
PID控制器
参数