基于GA优化SVM参数的白酒分类识别方法应用研究

刘鑫; 韩强; 周永帅; 庹先国

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基于GA优化SVM参数的白酒分类识别方法应用研究

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摘要

为提升支持向量机算法在白酒品牌分类预测中的准确度,利用遗传算法优化支持向量机参数,并建立最优参数的SVM白酒品牌分类预测模型。通过阵列式传感器(电子舌)采集多个待测品牌白酒的特征信息,将提取的特征信息数据经预处理(异常值处理、归一化操作等)后存储为样本数据集。其中样本数据分为训练样本与测试样本,通过训练样本对最优参数的SVM白酒品牌分类预测模型进行训练,测试样本对模型进行预测分类。经过试验验证,该模型的白酒品牌分类识别率达到97.83%,较传统的SVM等分类算法能够快速、有效地对不同品牌的白酒进行分类识别,显著改善分类的精度,改进后的方法实现过程也比较简单。因此,基于GA优化SVM参数的白酒品牌分类预测模型具有较好的实用性、高效性。

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来源
《包装与食品机械》 |2022年第2期|64-68|共5页
作者
刘鑫; 韩强; 周永帅; 庹先国;
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作者单位

四川轻化工大学自动化与信息工程学院;

人工智能四川省重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种酒及其制造;
关键词
支持向量机; 遗传算法; 分类预测; 高效性;

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