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基于近红外的葡萄酒品质快速识别方法研究 被引量:1

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摘要 为建立葡萄酒综合品质的快速识别方法,研究采用近红外对不同产地、葡萄品种及品牌的葡萄酒样本进行检测分析,结合极限学习机(Extreme learning machine,ELM)构建葡萄酒品质的快速识别模型.结果显示,所建ELM模型测试集对不同产地、葡萄品种及品牌葡萄酒样本的正确识别率分别为83.33%,91.67%和83.33%,效果良好.研究表明,近红外结合ELM可用于葡萄酒综合品质的快速识别.
出处 《赤峰学院学报(自然科学版)》 2018年第8期38-39,共2页 Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)
基金 宿州学院教授(博士)科研启动基金项目"基于智能仿生味觉的葡萄酒品质快速检测新方法研究"(2016jb03) 国家级大学生创新创业训练计划项目"基于可视化味觉 嗅觉融合的葡萄酒品质快速检测新方法研究"(201710379008) 安徽高校自然科学研究重点项目"基于跨相多源光谱信息融合的葡萄酒品质快速无损检测新技术研究"(KJ2018A0447)
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参考文献6

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