您現在的位置:首頁 > 資料下載 > 基于電子鼻與LightGBM算法判別葡萄酒品種的研究---德國AIRSENSE電子鼻
摘要:針對葡萄酒的鑒別問題,通過電子鼻采集7種葡萄酒的氣味信息,應用LightGBM算法對葡萄酒的氣味特征進行學習,并運用TPE超參數優化算法對LightGBM算法超參數進行自適應尋優,以5折交叉驗證為指標評估模型的性能。試驗結果表明LightGBM建立的判別模型對葡萄酒樣本的判別準確率為96.62%,優于傳統的支持向量機、隨機森林、神經網絡,驗證了LightGBM在葡萄酒品種鑒別中的優越性。
關鍵詞:葡萄酒,電子鼻,LightGBM,TPE
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