摘要
本发明提供一种预测白酒风味相对复杂性指数的方法,通过定量分析,获得同种香型的多种白酒样品的风味物质和相应的含量,并筛选出代表所述香型的风味物质,将所有白酒样品中代表所述香型的风味物质含量进行归一化处理,获得归一化后的每种风味物质的含量,将同一种白酒样品归一化后的每种风味物质的含量求和,获得每个白酒样品的风味相对复杂性指数,以此,构建由白酒样品的风味物质和相应的含量作为输入,风味相对复杂性指数作为输出的风味相对复杂性指数预测模型,由所述风味相对复杂性指数预测模型预测待测白酒样品的风味相对复杂性指数,解决了现有技术中无法准确的反应白酒风味复杂性的问题,本发明适用于预测白酒风味相对复杂性指数。
技术关键词
预测白酒
指数
白酒风味
机器学习模型
风味物质含量
机器学习方法
火焰离子化检测器
串联质谱技术
支持向量机模型
代表
交叉验证方法
线性回归模型
随机森林模型
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米香型
酱香型
清香型
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