| 基于SOM与BP神经网络的葡萄酒质量评价 |
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| 引用本文： | 徐瑾辉,马超,张振华,罗英喆,梁志鹏.基于SOM与BP神经网络的葡萄酒质量评价[J].长江大学学报,2015(10):16-20. |
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| 作者姓名： | 徐瑾辉 马超 张振华 罗英喆 梁志鹏 |
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| 作者单位： | 1. 广东外语外贸大学金融学院,广东 广州,510006;2. 广东外语外贸大学经济贸易学院,广东 广州,510006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(71271061)，广东省教育厅科技创新项目(296-GK13201;2013KJCX0072)，广东省质量工程项目(110-GK131021)，广东省十二五教育规划项目(2012JK129)，广东省十二五哲学社科项目(GD12XGL14)，广州市哲学社科项目(2014GZZXGJ0067)，广东省大学生创新训练计划项目(201411846042)，广东外语外贸大学重点团队项目(TD1202)，2014年广东外语外贸大学经济贸易学院创新奖学金(科研类)重点资助项目。 |
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| 摘 要： | 葡萄酒有着非常高的营养价值,而决定其营养价值的主要因素是葡萄酒的质量指标。葡萄酒的主要质量指标大体可分为感官指标和理化指标。根据酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标,对给定的葡萄酒样品进行质量评价。采用自组织特征映射网络(SOM)对给定的酿酒葡萄样品进行分类,并对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标以及葡萄酒的质量进行聚类,同时采用BP神经网络对结果进行了验证。研究表明,红葡萄与红葡萄酒的理化指标之间的相关性比白葡萄与白葡萄酒的理化指标之间的相关性要大得多;酿酒葡萄和葡萄酒的某些理化指标(白葡萄酒的总糖、红葡萄酒的蛋白质和pH值)、葡萄酒的果香、发酵香物质对葡萄酒质量有显著影响。
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| 关 键 词： | 葡萄酒 理化指标 质量评价 相关系数矩阵 自组织特征映射网络(SOM网络) BP神经网络 逐步回归方程 |
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