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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
檢測樣品：啤酒
檢測項目：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收集味道和啤酒的嗅覺信息,。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上為評價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收集味道和啤酒的嗅覺信息,。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上為評價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、RF和ELM模型的Z佳分類性能為96.67%,，預(yù)測準(zhǔn)確率分別為94.44%和98.33%,。
本研究成果來源于東北電力大學(xué)。如有老師感興趣請自行下載或contact我們,。
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