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基于機(jī)器學(xué)習(xí)和電子舌技術(shù)的白酒摻假鑒別---日本INSENT電子舌
閱讀：873發(fā)布時(shí)間：2021-11-22
| 提 供 商： | 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 | 資料大?。?/th> | 1.1MB |
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摘要：采用電子舌技術(shù),針對(duì)國(guó)內(nèi)白酒市場(chǎng)上幾種常見(jiàn)類(lèi)型的摻假白酒,對(duì)14個(gè)白酒樣品的酸味、苦味、澀味、苦味回味、澀味回味、鮮味、豐富性、咸味共8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。測(cè)定結(jié)果顯示,摻假白酒與原酒、成品酒在苦味、澀味、苦味回味和鮮味、豐富性等指標(biāo)之間存在一定程度的差異,表明這些指標(biāo)在白酒摻假鑒別方面具有應(yīng)用價(jià)值。將14個(gè)白酒樣品按照原酒、成品酒和摻假白酒分為3類(lèi),結(jié)合酸味等8個(gè)指標(biāo)的電子舌試驗(yàn)數(shù)據(jù),采用機(jī)器學(xué)習(xí)中KNN、決策樹(shù)2種分類(lèi)器進(jìn)行分析,通過(guò)交叉驗(yàn)證比較兩種分類(lèi)器的準(zhǔn)確率, Python分析結(jié)果顯示, KNN、決策樹(shù)等模型的準(zhǔn)確率分別為0.900 0和0.866 7,表明KNN的性能相對(duì)更高。綜合比較2種分類(lèi)器準(zhǔn)確率,選擇KNN作為最終分類(lèi)器,該模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為100%。
關(guān)鍵詞：電子舌技術(shù);白酒;鑒別;KNN;決策樹(shù);
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