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基于Shapley加法解释算法的基酒近红外快速检测
1
作者
张贵宇
张磊
+3 位作者
庹先国
王怡博
向星睿
严俊
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第8期2393-2400,共8页
当前在白酒的摘酒工艺中对基酒等级的划分主要是采用感官评判为主的方式,该技术存在检测效率低,易受主观因素影响等问题。于是将近红外光谱技术用于基酒等级检测,并探讨可解释人工智能算法中Shapley加法解释算法(SHAP)用于选择特征光谱...
当前在白酒的摘酒工艺中对基酒等级的划分主要是采用感官评判为主的方式,该技术存在检测效率低,易受主观因素影响等问题。于是将近红外光谱技术用于基酒等级检测,并探讨可解释人工智能算法中Shapley加法解释算法(SHAP)用于选择特征光谱点的可行性。结果特征数为36时,轻量梯度提升机(LightGBM)预测模型准确率为97.08%。为进一步提高模型性能,提出区间偏最小二乘(iPLS)结合SHAP的混合策略,结果当特征数为9时,LightGBM模型达到99.27%的准确率。iPLS区间划分与SHAP贡献值的空间分布分析表明:SHAP贡献值排名并不严格等于预测性能排名,合理设计特征选择策略后可提高模型性能。
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关键词
基酒
近红外光谱
特征选择
可解释人工智能算法
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职称材料
题名
基于Shapley加法解释算法的基酒近红外快速检测
1
作者
张贵宇
张磊
庹先国
王怡博
向星睿
严俊
机构
四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室
四川轻化工大学酿酒生物技术及应用四川省重点实验室
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第8期2393-2400,共8页
基金
中国轻工业酿酒生物技术及智能制造重点实验室开放基金项目(2023-01)
四川轻化工大学“652”科研创新团队计划项目(SUSE652B005)
+2 种基金
五粮液产学研合作项目(CXY2022ZR007)
泸州老窖研究生创新基金项目(LZCX2023-7)
四川轻化工大学科技成果转化专项项目(HXJY01)资助。
文摘
当前在白酒的摘酒工艺中对基酒等级的划分主要是采用感官评判为主的方式,该技术存在检测效率低,易受主观因素影响等问题。于是将近红外光谱技术用于基酒等级检测,并探讨可解释人工智能算法中Shapley加法解释算法(SHAP)用于选择特征光谱点的可行性。结果特征数为36时,轻量梯度提升机(LightGBM)预测模型准确率为97.08%。为进一步提高模型性能,提出区间偏最小二乘(iPLS)结合SHAP的混合策略,结果当特征数为9时,LightGBM模型达到99.27%的准确率。iPLS区间划分与SHAP贡献值的空间分布分析表明:SHAP贡献值排名并不严格等于预测性能排名,合理设计特征选择策略后可提高模型性能。
关键词
基酒
近红外光谱
特征选择
可解释人工智能算法
Keywords
Base Baijiu
Near-infrared spectroscopy
Feature selection
Explainable artificial intelligence algorithm
分类号
TS261.4 [轻工技术与工程—发酵工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Shapley加法解释算法的基酒近红外快速检测
张贵宇
张磊
庹先国
王怡博
向星睿
严俊
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
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