一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

• 作者: 吴瑞红 张环冲 王亚丽 王鲜芳
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 最小二乘支持向量机 葡萄酒 多元分类器 交叉验证 品质评判
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: TS262.6|TS207.3|TP183
• 语种: 中文

摘要

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数；然后,根据“一对一”算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鲜芳	河南师范大学计算机与信息技术学院	35	104	6.0	8.0
2	王亚丽	河南师范大学计算机与信息技术学院	11	14	2.0	3.0
3	吴瑞红	河南师范大学计算机与信息技术学院	5	46	3.0	5.0
4	张环冲	河南师范大学计算机与信息技术学院	4	43	2.0	4.0