隨著社會的飛速發(fā)展和人民生活水平的普遍提高,葡萄酒越來越被消費者所喜愛。在中國,人們對葡萄酒的需求量逐漸增大,各大葡萄酒廠商對中國市場越來越重視,葡萄酒質(zhì)量評估成為關(guān)鍵要素。葡萄酒質(zhì)量評估在研發(fā)過程中占據(jù)很重要的部分,可以用來改善釀酒工藝,并且對葡萄酒品質(zhì)進(jìn)行分級。葡萄酒質(zhì)量評價經(jīng)常使用物理化學(xué)實驗測試獲取相關(guān)理化指標(biāo),例如酸度,酒精度或p H值的測定,而感官測試則主要依賴于專家的感官評價,如專業(yè)的品酒師等。但我國國內(nèi)高水平的品酒師數(shù)量較少,而且面對葡萄酒產(chǎn)業(yè)諸多生產(chǎn)商所生產(chǎn)的種類繁多的葡萄酒,僅依賴為數(shù)不多的專業(yè)品酒師對葡萄酒進(jìn)行評估耗費大量人力和財力可能還達(dá)不到預(yù)期效果。因此,葡萄酒分級的難點在于數(shù)據(jù)標(biāo)注方面。隨著機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展,越來越多的分類算法能夠為我們所用,支持向量機（SVM）便是其中的一種。本文以UCI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中4898例白葡萄酒數(shù)據(jù)集為研究對象,采用新型主動學(xué)習(xí)多分類SVM算法和傳統(tǒng)的主動學(xué)習(xí)多分類SVM算法進(jìn)行橫向比較,證明新型主動學(xué)習(xí)多分類SVM算法能夠完美地選取代表數(shù)據(jù)集特征的少量樣本作為訓(xùn)練集,在少量訓(xùn)練集的情況下,分類的準(zhǔn)確率要明顯優(yōu)于另外兩種算法。將... 

【文章來源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

多分類SVM模型示圖

第4章基于主動學(xué)習(xí)的SVM質(zhì)量評估模型上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文22圖4-1不同標(biāo)注樣本下新型主動學(xué)習(xí)多分類SVM算法的分類準(zhǔn)確率表4-1新型主動學(xué)習(xí)多分類SVM模型的評價表標(biāo)注樣本數(shù)精度召回率F1值100微平均0.440.440.44宏平均0.230.190.19200微平均0.480.480.48宏平均0.190.180.16300微平均0.500.500.50宏平均0.170.180.164.2傳統(tǒng)主動學(xué)習(xí)多分類SVM算法4.2.1算法實現(xiàn)利用Python所提供的sklearn機器學(xué)習(xí)庫構(gòu)建SVM模型。在模型效果不太好時，應(yīng)該調(diào)節(jié)模型參數(shù)，需要調(diào)節(jié)的參數(shù)包括C，gamma等，在sklearn中有可以調(diào)節(jié)參數(shù)的grid_search，利用grid_search返回的經(jīng)過優(yōu)化后的參數(shù)值訓(xùn)練白葡萄酒數(shù)據(jù)集，并通過計算未標(biāo)注樣本與超平面的距離構(gòu)建待選集以及隨機選擇的方式分別構(gòu)造兩種傳統(tǒng)主動學(xué)習(xí)多分類SVM算法的訓(xùn)練集，以此來訓(xùn)練模型。

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章基于主動學(xué)習(xí)的SVM質(zhì)量評估模型234.2.2建模結(jié)果（橫向比較）圖4-2三種主動學(xué)習(xí)算法標(biāo)注樣本數(shù)為100的分類準(zhǔn)確率圖4-3三種主動學(xué)習(xí)算法標(biāo)注樣本數(shù)為200的分類準(zhǔn)確率

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于參數(shù)優(yōu)化AdaBoost算法的酸性火山巖巖性分類[J]. 楊笑,王志章,周子勇,魏周城,曲康,王翔宇,王如意.  石油學(xué)報. 2019(04)
[2]基于弱分類器調(diào)整的多分類Adaboost算法[J]. 楊新武,馬壯,袁順.  電子與信息學(xué)報. 2016(02)
[3]結(jié)合主動學(xué)習(xí)策略的半監(jiān)督分類算法[J]. 趙建華,劉寧.  計算機應(yīng)用研究. 2015(08)
[4]葡萄酒質(zhì)量評價中主客觀賦權(quán)法的比較研究[J]. 劉美玲,韓艷敏,杜垚強.  福建電腦. 2014(02)
[5]隨機森林算法在紅葡萄酒質(zhì)量評價指標(biāo)體系選擇中的應(yīng)用[J]. 蔣詩泉,劉中俠,蔣詩平,周興才.  食品工業(yè)科技. 2014(07)
[6]基于多元線性回歸的葡萄酒質(zhì)量評價[J]. 王強,汪丹丹.  渭南師范學(xué)院學(xué)報. 2013(09)
[7]葡萄酒質(zhì)量影響因素的實證研究[J]. 蘇鈺,程萬,高霞飛,程剛.  安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2013(20)
[8]葡萄酒質(zhì)量綜合定量評價方法研究[J]. 付慧琳,楊勤,王倩,牟廉明.  內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報. 2013(06)
[9]葡萄酒質(zhì)量評價的建模分析[J]. 邱揚.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報. 2013(17)
[10]葡萄酒質(zhì)量評價的定量分析[J]. 朱家明,鐘梅,張月茹,吳磊.  宜春學(xué)院學(xué)報. 2013(03)



本文編號：3224782