【摘 要】
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针对传统葡萄酒品质分类中低品质类葡萄酒样本识别率低的问题,提出一种基于集成支持向量机的葡萄酒品质分类优化算法.首先,通过“一对多”支持向量机实现多分类;其次,把支持
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,青海省农牧业市场信息中心
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针对传统葡萄酒品质分类中低品质类葡萄酒样本识别率低的问题,提出一种基于集成支持向量机的葡萄酒品质分类优化算法.首先,通过“一对多”支持向量机实现多分类;其次,把支持向量机作为基分类器,反复训练支持向量机分类样本,通过AdaBoost得到多个支持向量机基分类器组合的强分类器,运用AdaBoost算法动态调整样本权值,适当提高低品质类样本权重,使低品质类中错判的样本代价增大,从而改进不平衡样本分类性能;最后,以Wine Quality数据集为研究对象,建立以多分类器优化集成为核心的葡萄酒品质分类模型.仿真结果
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