BP神经网络算法及其在葡萄酒种类识别领域的应用。

简介：
随着中国葡萄酒产业的稳步进步，葡萄酒生产企业的体量和数量呈现出持续增长的趋势。然而，中国葡萄酒市场仍然面临着来自进口葡萄酒的激烈的竞争压力，以及由于质量检测体系尚不完善所造成的市场波动。为应对这些挑战，本文着重分析了葡萄酒质量人工品尝过程中的局限性，并进一步探讨了如何提升基于数据挖掘技术的葡萄酒质量等级识别准确率，其对于促进中国葡萄酒市场的长期稳定发展，以及推动更高品质葡萄酒的生产都具有重要的实际意义。在数据挖掘实践中，不平衡数据现象较为常见。相较于多数类别而言，少数类样本对整体准确率的影响相对较小，这表明在对所有样本进行分类时，若未能识别出任何少数类样本，仍可获得极高的正确率，从而导致少数类别的分类规则被忽视。本文的核心创新之处在于，通过从不平衡样本中提取出更具代表性的平衡样本进行建模，并针对测试样本进行预测，并经过多次循环迭代后选择出现次数最多的预测结果作为最终结果输出，从而显著提高了低质量葡萄酒的识别能力。具体而言,本文运用BP神经网络技术对不同种类的葡萄酒进行模式识别。通过对意大利同一产区内三种不同葡萄酒的化学成分进行详细分析后,收集到包含178个样本的数据集,每个样本都包含了13个特征指标,并且每个样本已经明确标注了其类别标签。为了保证模型的可靠性,将这178个样本中的65%用于训练模型,剩余的35%则用于测试模型效果；利用训练好的BP神经网络模型对测试样本进行分类识别和预测。