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基于物理化学性质的葡萄酒质量的可视化评价研究
被引量：
31
1
作者
王金甲
尹涛
+2 位作者
李静
洪文学
马崇霄
《燕山大学学报》
CAS
2010年第2期133-137,共5页
提出了一种可视化的方法评价葡萄酒质量。葡萄酒数据来自于认证阶段的物理化学分析测试,其中输入变量是11个,输出变量是葡萄酒质量,共得到1599个的红葡萄酒样本和4898个的白葡萄酒样本。结果表明该方法的效果优于传统的神经网络和支持...
提出了一种可视化的方法评价葡萄酒质量。葡萄酒数据来自于认证阶段的物理化学分析测试,其中输入变量是11个,输出变量是葡萄酒质量,共得到1599个的红葡萄酒样本和4898个的白葡萄酒样本。结果表明该方法的效果优于传统的神经网络和支持向量机方法,并且具有可视化的优点。这对于改进酿酒品酒评价和葡萄酒生产都有重要意义,并且对根据消费者口味细分目标市场也很有帮助。
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关键词
评价
可视化
支持向量机
神经网络
多元数据图表示
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职称材料
题名
基于物理化学性质的葡萄酒质量的可视化评价研究
被引量：
31
1
作者
王金甲
尹涛
李静
洪文学
马崇霄
机构
燕山大学电气工程学院
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学理学院
河北科技师范学院机电工程学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
2010年第2期133-137,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60405035
60904100)
文摘
提出了一种可视化的方法评价葡萄酒质量。葡萄酒数据来自于认证阶段的物理化学分析测试,其中输入变量是11个,输出变量是葡萄酒质量,共得到1599个的红葡萄酒样本和4898个的白葡萄酒样本。结果表明该方法的效果优于传统的神经网络和支持向量机方法,并且具有可视化的优点。这对于改进酿酒品酒评价和葡萄酒生产都有重要意义,并且对根据消费者口味细分目标市场也很有帮助。
关键词
评价
可视化
支持向量机
神经网络
多元数据图表示
Keywords
evaluation
visualization
support vector machines
neural networks
graphical representation of the multivariate data
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物理化学性质的葡萄酒质量的可视化评价研究
王金甲
尹涛
李静
洪文学
马崇霄
《燕山大学学报》
CAS
2010
31
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