换一批基于多核支持向量回归的浓香型白酒风味成分逐步预测模型研究
Study on stepwise prediction model for flavor components of strong-flavor Baijiu based on multicore support vector regression
摘要目的 探究白酒感官品评与白酒风味成分之间的关系,实现通过感官品评对风味成分进行预测.方法 采用变分自编码器(variational auto encoder,VAE)对原始数据进行增强,以多核支持向量回归(multi-kernel support vector regression,MKSVR)结合遗传算法(genetic algorithm,GA)建立单预测模型,再采取逐步预测的方式按照酸、酯、醇、醛类物质的顺序进行预测,从而构建最终模型.结果 在经过VAE对数据进行增强的条件下,多元线性回归(mixed logistic regression,MLR)对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为 0.9660、0.9106、0.8767、0.8686,随机森林(random forests,RF)对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为 0.9663、0.9186、0.8805、0.8708,GA-MKSVR对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为 0.9715、0.9423、0.9072、0.8809,GA-MKSVR逐步预测对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为 0.9715、0.9447、0.9102、0.8851,GA-MKSVR逐步预测的效果均为最优.结论 GA-MKSVR逐步预测方法相较于传统的机器学习方法,具有更好的性能,对数据具有更高的适应性,能更好地构建白酒感官与风味成分之间的关系模型.
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关键词
白酒感官风味成分数据增强遗传算法多核支持向量回归Baijiu sensoryflavor componentsdata enhancementgenetic algorithmmulti-kernel support vector regression
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2023-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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