葡萄酒
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使用机器学习方法对葡萄酒真实性进行预测建模
今天介绍一篇不久前由巴西戈亚斯联邦大学的Nattane Luíza da Costa发表于Artificial Intelligence in Agriculture的一篇文章。文中使用支持向量机(SVM)结合两种特征选择方法对南美洲4种葡萄酒进行分类,根据挥发物、半挥发物和酚类化合物的组成对收集的 83 个样品进行了分析。识别出九种化学品定义的变量子集对葡萄酒样品进行分类的性能最优,其准确率达93.97%。
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利用机器学习算法基于天气和水管理信息构建黑皮诺香气特征模型
今天给大家介绍一篇由Sigfredo Fuentes等人合作,发表在Foods上的一篇有意思的文章,文章中作者介绍了一种基于天气和水管理信息的人工神经网络(ANN)模型预测黑皮诺(Pinot Noir)的香气特征。