【摘 要】
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为建立葡萄酒综合品质的快速识别方法,研究采用近红外对不同产地、葡萄品种及品牌的葡萄酒样本进行检测分析,结合极限学习机（Extreme learning machine,ELM）构建葡萄酒品质的快
【机 构】
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宿州学院生物与食品工程学院,江苏大学食品与生物工程学院
【基金项目】
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宿州学院教授(博士)科研启动基金项目“基于智能仿生味觉的葡萄酒品质快速检测新方法研究”(2016jb03);国家级大学生创新创业训练计划项目“基于可视化味觉、嗅觉融合的葡萄酒品质快速检测新方法研究”(201710379008);安徽高校自然科学研究重点项目“基于跨相多源光谱信息融合的葡萄酒品质快速无损检测新技术研究”(KJ2018A0447)
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为建立葡萄酒综合品质的快速识别方法,研究采用近红外对不同产地、葡萄品种及品牌的葡萄酒样本进行检测分析,结合极限学习机（Extreme learning machine,ELM）构建葡萄酒品质的快速识别模型.结果显示,所建ELM模型测试集对不同产地、葡萄品种及品牌葡萄酒样本的正确识别率分别为83.33%,91.67%和83.33%,效果良好.研究表明,近红外结合ELM可用于葡萄酒综合品质的快速识别.
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