【摘 要】
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研究基于主成分分析（PCA）和神经网络建立葡萄酒评价模型并进行预测。该模型先将葡萄和葡萄酒中33个理化及风味指标进行主成分分析，再以主成分得分作为输入数据，葡萄酒的感官评价
【机 构】
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邵阳学院生物与化学工程系,邵阳学院理学与信息科学系
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研究基于主成分分析（PCA）和神经网络建立葡萄酒评价模型并进行预测。该模型先将葡萄和葡萄酒中33个理化及风味指标进行主成分分析，再以主成分得分作为输入数据，葡萄酒的感官评价得分作为输出数据，建立葡萄酒和酿酒葡萄的主要理化指标与葡萄酒质量的关系模型。结果表明：通过检测主成分的质量指标，能对葡萄酒给出很好的质量评价；该模型与传统的网络模型相比，能很好的简化网络结构，输入神经元个数从33个减少为9个，收敛速度提高87．5％，模型绝对误差的最大值为0．35。
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