基于搜寻者-支持向量机的葡萄酒品质鉴别模型

• 作者: 吴悦
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 搜寻者优化算法 支持向量机 葡萄酒品质 分类模型
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2015.04.007

摘要

针对葡萄酒品质鉴别问题，提出一种基于搜寻者-支持向量机（ SOA-SVM）葡萄酒品质鉴别模型。该模型以葡萄酒多维化学成分作为输入，以葡萄酒的品质类型作为输出，采用搜寻者优化算法对支持向量机模型惩罚因子和核函数参数进行优选，从而建立最优的SOA-SVM葡萄酒品质鉴别模型。应用该模型对UCI机器学习数据库中wine数据集进行实例分析，结果表明SOA算法收敛精度高、收敛速度快，且该模型能够取得优良的分类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴悦	淮阴工学院现代教育技术中心	12	34	3.0	5.0