【摘 要】
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针对红酒品质的“精准分类”和影响红酒品质的重要指标问题,综合带RBF(径向基函数)核的SVM(支持向量机)模型、递归特征删除、深层次回归分析及单因素方差分析等方法,构建支持
【基金项目】
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国家自然科学基金(71974001),安徽财经大学教学研究项目(acjyyb2020011)资助。
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针对红酒品质的“精准分类”和影响红酒品质的重要指标问题,综合带RBF(径向基函数)核的SVM(支持向量机)模型、递归特征删除、深层次回归分析及单因素方差分析等方法,构建支持向量机模型和作用效力挖掘模型,使用R和SPSS进行编程求解.研究结果表明:该模型的精确率高达74.01%,且其误差绝对值最大不超过3,并找出影响程度排名前三的分别为:酒精、密度、挥发性酸含量,影响程度分别为43%,20%和13%.并通过改变SVM模型函数的gamma参数数值以提高SVM模型准确率,再对模型精确率和不同误差值的数据数量进行
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