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题名纸基比色阵列传感器结合机器学习识别不同年份黄酒
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作者
梁世有
赵世茹
王珍珍
戴静
沙如意
毛建卫
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机构
浙江科技大学生物与化学工程学院
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出处
《核农学报》
北大核心
2025年第4期793-799,共7页
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基金
省属高校基本科研业务费专项资金(2023JLYB007)。
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文摘
为解决传统黄酒年份识别方法耗时长、成本高的问题,本研究首次运用纸基比色阵列传感器技术,借助线性判别分析(LDA)处理黄酒样本特征数据,对不同年份黄酒进行基础分类;应用主成分分析(PCA)对黄酒样本的特征数据进行处理和降维;采用K近邻(KNN)和梯度提升树(GBT)两种机器学习算法建立分类模型。结果表明,当GBT模型参数主成分数为3、决策树数量为150、每颗树的最大深度为3时,模型的测试集分类准确率高达97.5%,五折交叉验证准确率为95.7%;KNN模型参数主成分数为7、K值为3时,模型的测试集分类准确率为93.75%,五折交叉验证准确率为90%;利用GBT模型进行随机验证,识别准确率为95%,表明识别效果优良。本研究可为不同类型黄酒年份检测提供新的解决思路与方案。
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关键词
黄酒
纸基比色阵列传感器
分类识别
机器学习
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Keywords
Huangjiu
paper-based colorimetric array sensor
classification identification
machine learning
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分类号
TS262.4
[轻工技术与工程—发酵工程]
O657.3
[理学—分析化学]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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