基于BP神经网络的葡萄酒产地识别模型训练方法及系统

本发明公开了基于BP神经网络的葡萄酒产地识别模型训练方法及系统，涉及葡萄酒产地识别技术领域，包括以下步骤：收集大量样本数据，包括能够反映葡萄酒不同产地特征的各种化学和物理指标，对数据进行初步的清洗和预处理，去除明显的错误和异常值。本发明通过相关性评估和分类处理解决特征间高度相关性引起的多重共线性问题，利用皮尔逊相关系数矩阵和整体相关系数，合理划分特征数据集。对高相关性数据集进行特征选择和降维处理，确保训练过程稳定，降低数值不稳定和权重更新波动风险，提升模型稳定性和收敛性，同时提高训练效率和资源利用，增强特征独立性，最终提高模型精度和泛化能力，实现快速、准确的葡萄酒产地识别。