摘要
本申请涉及酿酒技术领域,公开了一种白酒分级方法及装置,旨在解决现有白酒分级方式存在效率较低的问题,方案主要包括:根据白酒样品的关键特征数据集并基于关键化合物特征定义的损失函数训练得到白酒分级模型;获取待分级白酒的关键化合物特征数据;将所述关键化合物特征数据输入至白酒分级模型中,得到待分级白酒的分级概率;根据所述分级概率确定待分级白酒的白酒等级。本申请提高了白酒分级的效率和准确性。
技术关键词
白酒
进化算法
全二维气相色谱法
数据
氢火焰离子化检测器
训练神经网络模型
吡嗪类化合物
呋喃类化合物
模拟退火算法
芳香族化合物
模型训练模块
醇类化合物
酮类化合物
酯类化合物
粒子群算法
定义
分级装置
酿酒技术
蚁群算法
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浮标
自动监测方法
趋势分析方法
决策树方法
谱分析方法
图像识别模块
自然语言
双流卷积神经网络
抓取方法
数据输入模块
路面
增量学习算法
特征融合网络
数据
YOLO算法