發(fā)布時間：2019-02-24 08:58

【摘要】：為了實現對中國白酒品牌的有效鑒別,在比較了不同品牌白酒三維熒光光譜特性的基礎上,采用平行因子方法(PARAFAC)結合遺傳算法(GA)獲得訓練樣本和測試樣本的濃度得分。同時利用支持向量機(SVM)方法建立中國白酒的鑒別模型,預測準確率為97.5%。PARAFAC分解得到的三個組分的濃度得分,在一定程度上反映了品牌之間的差異。PARAFAC與GA算法的有效結合為未知樣本的鑒別提供了一種快速準確的方法。研究結果表明,PARAFAC-GASVM的鑒別模型具有更強的預測能力,該方法能夠有效提取白酒的特征光譜信息,同時又大大降低了SVM輸入變量的維數。研究結果為中國白酒的鑒別提供了一種新的思路。
[Abstract]:In order to identify Chinese liquor brands effectively, on the basis of comparing the characteristics of three dimensional fluorescence spectra of different brands, parallel factor method (PARAFAC) combined with genetic algorithm (GA) was used to obtain the concentration scores of training samples and test samples. At the same time, the (SVM) method of support vector machine was used to establish the identification model of Chinese liquor. The prediction accuracy was the concentration score of the three components decomposed by 97.5%.PARAFAC. The combination of PARAFAC and GA provides a fast and accurate method for the identification of unknown samples. The results showed that the discriminant model of PARAFAC-GASVM had stronger predictive ability, and the method could extract the characteristic spectral information of liquor effectively and reduce the dimension of input variables of SVM greatly at the same time. The results provided a new idea for the identification of Chinese liquor.
【作者單位】： 江南大學理學院;江南大學物聯網工程學院;河海大學能源與電氣學院;
【基金】：國家自然科學基金(61378037)
【分類號】：O433.4

【參考文獻】

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7 本報特約撰稿人 鄭震宇　劉s，

本文編號：2429383