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

2021-07-05 09:52  下载量:0

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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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