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采用電子舌和電子鼻技術(shù)分析啤酒風(fēng)味信息分類中的數(shù)據(jù)融合特征
檢測(cè)樣品：啤酒
檢測(cè)項(xiàng)目：滋味 風(fēng)味
方案概述：文章采用電子舌和電子鼻技術(shù)分析啤酒風(fēng)味信息分類中的數(shù)據(jù)融合特征。首先，電子舌和電子鼻被用來(lái)收集味道和啤酒的嗅覺(jué)信息。第二，主成分分析（PCA），遺傳算法-偏小二乘（GA-PLS）和可變重要性的投影（VIP）評(píng)分將該方法應(yīng)用于原始融合集特征變量的選擇在SVM、RF和ELM上為評(píng)價(jià)特征挖掘方法的有效性而建立。
文章采用電子舌和電子鼻技術(shù)分析啤酒風(fēng)味信息分類中的數(shù)據(jù)融合特征。首先，電子舌和電子鼻被用來(lái)收集味道和啤酒的嗅覺(jué)信息。第二，主成分分析(PCA)，遺傳算法-偏小二乘(GA-PLS)和可變重要性的投影(VIP)評(píng)分將該方法應(yīng)用于原始融合集特征變量的選擇在SVM、RF和ELM上為評(píng)價(jià)特征挖掘方法的有效性而建立。結(jié)果表明基于變量累加的特征挖掘方法得到了影響啤酒風(fēng)味的主要特征信息，支持向量機(jī)、RF和ELM模型的Z佳分類性能為96.67%，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為94.44%和98.33%。
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