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针对葡萄酒品质预测模型难以建立的问题，提出一种基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测模型；利用葡萄酒物理化学指标和品酒师打分作为模型的输入输出，采用梯度下降算法在线学习隶属函数层中心、宽度和小波函数平移因子、伸缩因子、自反馈权重因子以及输出层权值；仿真实验时，首先利用Mackey-Glass混沌时间序列进行了性能测试，然后利用UCI数据集葡萄酒品质数据对所建立的品质预测模型进行了验证；结果显示，与多层感知器、径向基函数神经网络等传统前馈神经网络相比，构建的模糊递归小波神经网络品质预测模型具有更高的预测精