【摘要】：將多種單分類器模型融合,并用融合后的模型對不同品種干紅葡萄酒進(jìn)行判別分析。用BRUKER MPA傅里葉變換型近紅外光譜儀采集170個干紅葡萄酒樣品的近紅外透射光譜,選取PLS-DA,SVM,Fisher和AdaBoost作為單分類器建模方法,分別建立葡萄酒品種判別模型,通過差異性度量值對單分類器進(jìn)行篩選,得到差異性較大的四個單分類器作為基分類器,其中基分類器對測試集葡萄酒品種判別準(zhǔn)確率最高為88.24%,最低為81.18%。然后通過加權(quán)投票機(jī)制對基分類器進(jìn)行融合,融合后的模型對測試集葡萄酒品種判別準(zhǔn)確率提高至92.94%,誤判樣品個數(shù)由單分類器最少的9個降為6個。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多分類器融合所建立的模型優(yōu)于傳統(tǒng)近紅外光譜定性分析一般采用單分類器模型結(jié)果,提高了葡萄酒品種判別的準(zhǔn)確性,采用基于近紅外光譜的多分類融合方法對葡萄酒種類判定具有可行性。
[Abstract]:The models of several single classifiers were fused and the different varieties of dry red wine were analyzed by using the fused models. The near infrared transmission spectra of 170 dry red wine samples were collected by BRUKER MPA Fourier transform near infrared spectrometer. PLS-DA,SVM,Fisher and AdaBoost were selected as the modeling method of single classifier. By screening the single classifier by the difference measure, four single classifiers with great difference were obtained as the base classifier, in which the accuracy rate of the base classifier for the wine varieties was 88.24 and 81.18 respectively. Then the base classifier was fused by weighted voting mechanism. The accuracy rate of wine variety discrimination in the test set was improved to 92.94 and the number of misjudged samples was reduced from 9 with the least single classifier to 6 by the fusion model. The experimental results show that the model established by multi-classifier fusion is better than that of the traditional NIR qualitative analysis by using single classifier model, which improves the accuracy of wine variety identification. The method of multi-classification fusion based on near-infrared spectrum is feasible for wine classification.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;中國農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)與營養(yǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31101289) 智慧農(nóng)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)研究項(xiàng)目(15055340)資助
【分類號】：TS262.6;O657.33

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8 王U

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