葡萄酒品质分类模型的AdaBoost-SVM优化设计(2017年)

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简介：
本文提出了一种基于AdaBoost-SVM算法优化的葡萄酒品质分类模型，旨在提高葡萄酒品质预测的准确性。研究通过实验验证了该方法的有效性。为解决传统葡萄酒品质分类方法在低品质类样本识别率较低的问题，本段落提出了一种基于集成支持向量机的优化算法。首先采用“一对多”策略训练支持向量机进行多类别分类；其次将单一的支持向量机构建为基础分类器，并通过AdaBoost算法多次迭代提升其性能，生成多个基础分类器组合而成的强大分类模型；在这一过程中，利用AdaBoost动态调整样本权重，尤其增加低品质类别的样本权值以提高识别效果。最后，在Wine Quality数据集上构建了该优化集成的葡萄酒品质分类系统，并进行了相应的仿真验证。

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葡萄酒品质分类模型的AdaBoost-SVM优化设计(2017年)

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本文提出了一种基于AdaBoost-SVM算法优化的葡萄酒品质分类模型，旨在提高葡萄酒品质预测的准确性。研究通过实验验证了该方法的有效性。为解决传统葡萄酒品质分类方法在低品质类样本识别率较低的问题，本段落提出了一种基于集成支持向量机的优化算法。首先采用“一对多”策略训练支持向量机进行多类别分类；其次将单一的支持向量机构建为基础分类器，并通过AdaBoost算法多次迭代提升其性能，生成多个基础分类器组合而成的强大分类模型；在这一过程中，利用AdaBoost动态调整样本权重，尤其增加低品质类别的样本权值以提高识别效果。最后，在Wine Quality数据集上构建了该优化集成的葡萄酒品质分类系统，并进行了相应的仿真验证。

基于SVM的葡萄酒类别分类MATLAB程序

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本简介介绍了一种使用支持向量机(SVM)算法在MATLAB平台上进行葡萄酒类别的自动分类程序。该程序通过机器学习技术有效地区分不同类型的葡萄酒，为酒品分析提供了便捷和高效的解决方案。 Matlab支持向量机（SVM）葡萄酒分类程序。这段文字在重写后为：如何使用MATLAB编写一个基于支持向量机(SVM)的葡萄酒分类程序？

葡萄酒品质分析项目：运用机器学习研究葡萄酒质量数据

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基于SVM的葡萄酒数据集分类.pdf

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葡萄牙葡萄酒的分级制度——基于2012年数学建模国赛A题的葡萄酒分级问题

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本研究探讨了葡萄牙葡萄酒的分级体系，并运用数学模型对不同品质的葡萄酒进行客观评估与分类，以此解决2012年全国数学建模竞赛中的葡萄酒评级挑战。葡萄牙葡萄酒分级制度葡萄牙与西班牙都是著名的葡萄酒生产国，但葡萄牙的主要产地集中在中部以北地区。其中最知名的产区是达欧（Dão）以及文侯贝尔德（Bairrada）。在达欧产区，主要酿造的是红酒，这些酒因糖分完全发酵成酒精而口感不甜且后劲十足，适合男士饮用。相反，在文侯贝尔德则以生产年轻、易于即饮的葡萄酒著称。这里的葡萄酒以其清新口感和少量碳酸气泡为特点，给人带来清凉爽口的感觉。葡萄牙还出产许多我们熟知的品牌葡萄酒，“Mateus Rose”便是其中之一，并享有世界级声誉。此外还有波特酒（Port）、马地露酒（Madeira）以及常用于烹饪的马德拉酒等著名品种。在葡萄牙的四个葡萄酒分级体系中，DOC级别代表最高级别的优质酒，相当于法国AOC制度下的顶级葡萄酒标准。

葡萄酒质量评估-基于SVM与内核SVM的方法

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本研究探讨了利用支持向量机(SVM)及内核SVM技术对葡萄酒质量进行评估的有效性，通过对比分析展示了内核方法在复杂数据集上的优越性能。支持向量机（SVM）是一种算法，在N维空间里寻找一个超平面来对数据点进行分类，其中N代表特征的数量。在选择能够区分两类数据的众多可能的超平面上，我们的目标是找到具有最大余量的那个——也就是两个类别间最大的距离。内核支持向量机（Kernel SVM）是一种技术，在低维输入空间中将问题转换到高维空间里处理，特别适用于解决非线性可分的问题。这使得原本无法通过简单超平面分开的数据点可以在更高维度的空间中找到合适的分割方式。关于数据集：这些可以看作是分类或回归的任务，并且类别是有顺序的但不均衡（比如普通葡萄酒的数量远多于优质和劣质酒）。输入变量基于理化测试，包括固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸含量等；输出变量则是根据感官评价得出的质量评分，在0到10之间。

Chapter14_SVM分类与预测_葡萄酒分类

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本章介绍支持向量机(SVM)在葡萄酒分类中的应用，通过SVM模型实现对不同品种葡萄酒的有效识别和预测，提升分类准确率。基于支持向量机（SVM）的数据分类预测方法可以应用于意大利葡萄酒种类的识别。通过这种方法，我们可以有效地对不同类型的意大利葡萄酒进行准确分类和预测。

基于KNN的葡萄酒质量分类数据集分析

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基于SVM的意大利葡萄酒种类数据分类预测

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本研究采用支持向量机(SVM)算法对意大利葡萄酒的不同品种进行分类预测。通过分析化学成分数据，实现高效准确的葡萄酒类型识别。这是一个基于SVM的数据分类预测的Matlab程序，用于识别意大利葡萄酒种类。该程序包含一个.m文件和一个.mat数据集，可以直接使用。