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基于物理化学性质的葡萄酒质量的可视化评价研究
  • ISSN号:1007-791X
  • 期刊名称:燕山大学学报
  • 时间:0
  • 页码:133-137
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004, [2]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004, [3]燕山大学理学院,河北秦皇岛066004, [4]河北科技师范学院机电工程学院,河北昌黎066000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60405035,60904100)
  • 相关项目:基于多元图语音特征融合原理的帕金森病诊断方法研究
中文摘要:

提出了一种可视化的方法评价葡萄酒质量。葡萄酒数据来自于认证阶段的物理化学分析测试,其中输入变量是11个,输出变量是葡萄酒质量,共得到1599个的红葡萄酒样本和4898个的白葡萄酒样本。结果表明该方法的效果优于传统的神经网络和支持向量机方法,并且具有可视化的优点。这对于改进酿酒品酒评价和葡萄酒生产都有重要意义,并且对根据消费者口味细分目标市场也很有帮助。

英文摘要:

A visualization method of evaluation of wine quality is proposed. The wine data are from the certification phase of the physicochemical analysis test. The data include the 11 input variables, an output variable which is the quality of wine. The data include 1 599 samples of red wine and 4 898 samples of white wine. The result proves that the visualization method works better than the traditional neural networks and support vector machine method, and has visual advantages. Such model is useful to support the oenologist wine tasting evaluations and improve wine production. Furthermore, similar techniques can help in target marketing by modeling consumer tastes from niche markets.

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期刊信息
  • 《燕山大学学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:河北省教育厅
  • 主办单位:燕山大学
  • 主编:张福成
  • 地址:河北省秦皇岛市燕山大学期刊社
  • 邮编:066004
  • 邮箱:xuebao@ysu.edu.cn
  • 电话:0335-8057043
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-791X
  • 国内统一刊号:ISSN:13-1219/N
  • 邮发代号:18-73
  • 获奖情况:
  • 2009年获2004-2008年度河北省教育系统优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3409