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基于機器學習和電子舌技術的白酒摻假鑒別---日本INSENT電子舌

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摘要:采用電子舌技術,針對國內白酒市場上幾種常見類型的摻假白酒,對14個白酒樣品的酸味、苦味、澀味、苦味回味、澀味回味、鮮味、豐富性、咸味共8個指標進行分析。測定結果顯示,摻假白酒與原酒、成品酒在苦味、澀味、苦味回味和鮮味、豐富性等指標之間存在一定程度的差異,表明這些指標在白酒摻假鑒別方面具有應用價值。將14個白酒樣品按照原酒、成品酒和摻假白酒分為3類,結合酸味等8個指標的電子舌試驗數據,采用機器學習中KNN、決策樹2種分類器進行分析,通過交叉驗證比較兩種分類器的準確率, Python分析結果顯示, KNN、決策樹等模型的準確率分別為0.900 0和0.866 7,表明KNN的性能相對更高。綜合比較2種分類器準確率,選擇KNN作為最終分類器,該模型預測準確率為100%。 


關鍵詞:電子舌技術;白酒;鑒別;KNN;決策樹;

 

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