摘要
本发明提供一种酱香型白酒出窖酒醅乳酸含量预测模型的构建方法,包括获取出窖酒醅入窖时的理化指标和产乳酸基因相对丰度数据以及出窖酒醅的乳酸含量;以获取得到的产乳酸基因相对丰度数据或者产乳酸基因相对丰度和理化指标数据为自变量,以乳酸含量为因变量,将自变量与因变量进行模型的关联机器学习;基于机器学习获取得到的模型分别对出窖酒醅的乳酸含量进行预测,基于得到的预测值的准确性对预测模型进行筛选。通过获取入窖时酒醅产乳酸基因相对丰度,并结合机器学习模型做出窖酒醅的乳酸含量做关联分析,能够快速预测出窖的乳酸含量,且能避免在窖内发酵过程中取样检测导致厌氧环境的破坏,实现在不破坏发酵环境的情形下,预测窖内酒醅的乳酸含量。
技术关键词
产乳酸
基因
还原糖
酱香型白酒
K近邻算法
数据
指标
神经网络预测模型
淀粉
支持向量机模型
机器学习模型
神经网络模型
随机森林
误差
线性
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