【摘 要】
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为了对白酒的鉴别分类方法进行创新研究,文章对近百种白酒的荧光光谱进行了测定,并合成其三维荧光光谱图。经对比研究和反复仿真实验发现,通过所提取的白酒三维荧光光谱的3个
【机 构】
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江南大学通信与控制工程学院,江南大学理学院,江南大学生物工程学院
【基金项目】
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国家“863”项目(2007AA10Z353)资助
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为了对白酒的鉴别分类方法进行创新研究,文章对近百种白酒的荧光光谱进行了测定,并合成其三维荧光光谱图。经对比研究和反复仿真实验发现,通过所提取的白酒三维荧光光谱的3个特定参数,可以实现对白酒种类的准确分类。分类的准确率可达87%以上。为了证明所选参数对白酒分类的有效性,把最小二乘支持向量机应用到白酒的鉴别分类中,并通过计算机模拟进行验证。同时还应用经典支持向量机、概率神经网络对所提取的相同数据进行分类和仿真,并将其仿真结果与使用最小二乘支持向量机仿真的结果进行比较。结果发现,使用最小二乘支持向量机可以取得更为准确的分类结果。
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