文献类型：期刊文章

作　　者：王金甲[1,2] 尹涛[2] 李静[1,3] 洪文学[1] 马崇霄[4]

机构地区：[1]燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004 [2]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004 [3]燕山大学理学院,河北秦皇岛066004 [4]河北科技师范学院机电工程学院,河北昌黎066000

出　　处：《燕山大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60405035;60904100)

年　　份：2010

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：133-137

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA-PROQEUST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：提出了一种可视化的方法评价葡萄酒质量。葡萄酒数据来自于认证阶段的物理化学分析测试,其中输入变量是11个,输出变量是葡萄酒质量,共得到1599个的红葡萄酒样本和4898个的白葡萄酒样本。结果表明该方法的效果优于传统的神经网络和支持向量机方法,并且具有可视化的优点。这对于改进酿酒品酒评价和葡萄酒生产都有重要意义,并且对根据消费者口味细分目标市场也很有帮助。

关 键 词：评价  可视化 支持向量机 神经网络 多元数据图表示  

分 类 号：TP183]