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锤子
基于电子鼻与LightGBM算法判别葡萄酒品种的研究---德国AIRSENSE电子鼻
- 类别：其他资料
- 上传人：盈盛恒泰
- 上传时间：2021/7/5 9:52:36
- 文件大小：1033K
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简介：
摘要：针对葡萄酒的鉴别问题，通过电子鼻采集7种葡萄酒的气味信息，应用LightGBM算法对葡萄酒的气味特征进行学习，并运用TPE超参数优化算法对LightGBM算法超参数进行自适应寻优，以5折交叉验证为指标评估模型的性能。试验结果表明LightGBM建立的判别模型对葡萄酒样本的判别准确率为96.62%，优于传统的支持向量机、随机森林、神经网络，验证了LightGBM在葡萄酒品种鉴别中的优越性。 关键词：葡萄酒，电子鼻，LightGBM，TPE
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