|
|||||
|
|
| 基于带RBF核的SVM模型对红酒品质的精准分类 | |
| 作者单位： | 安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;安徽财经大学教学研究项目 |
| 摘 要： | 针对红酒品质的“精准分类”和影响红酒品质的重要指标问题,综合带RBF(径向基函数)核的SVM(支持向量机)模型、递归特征删除、深层次回归分析及单因素方差分析等方法,构建支持向量机模型和作用效力挖掘模型,使用R和SPSS进行编程求解.研究结果表明:该模型的精确率高达74.01%,且其误差绝对值最大不超过3,并找出影响程度排名前三的分别为:酒精、密度、挥发性酸含量,影响程度分别为43%,20%和13%.并通过改变SVM模型函数的gamma参数数值以提高SVM模型准确率,再对模型精确率和不同误差值的数据数量进行赋权,构造线性择优模型,得分最高所对应的参数值即为最佳参数值,以此对SVM模型进行改进. |
| 关 键 词： | 精确分类 支持向量机 径向基函数 深层次回归分析 递归特征消除 单因素方差分析 R软件 SPSS |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |