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| 基于電子鼻與LightGBM算法判別葡萄酒品種的研究 | ||||||||||||
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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(shù)優(yōu)化算法對LightGBM算法超參數(shù)進行自適應尋優(yōu)，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(yōu)于傳統(tǒng)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*性。 關鍵詞：葡萄酒，電子鼻，LightGBM，TPE |
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