摘要
酒体质量评价以感官鉴定为主,但感官评价易受人的身体条件和经验等因素的影响.为提高评价的稳定性和有效性,建立以理化指标数据为依据的评价方法.本文提出了一种基于大数据可视分析的研究方法,挖掘高维多元指标数据对酒体感官特性的影响.首先,对高维多元指标数据的相关性,以及与感官评价的相关性进行分析,通过图模型阐释关系特性,初步建立面向领域的可视分析方法.然后,采用基于机器学习的数据分析技术,结合感官评价构建酒体质量评价模型.最后,结合评价模型对酒体指标参数的重要性进行分析.在此基础上,对模型的评价效果进行了验证,分别选取两类样本进行对比,一类样本包含重要性得分较高的6项理化指标,包括酒体密度、残糖、挥发性酸、酒精度、硫酸酯和非挥发性酸,另一类样本包含全部11项理化指标,验证结果显示两类样本的预测结果相近,分类预测误差仅相差0.4％,表明以上6项理化指标是影响感官评价的主要成分.该可视分析方法可降低理化指标的维数,并保留酒体质量的特征信息,用于酒体质量的评价,对酒体质量科学化评价起到重要作用.
基金项目
四川省重大科技专项项目(2018GZDZX0045)
四川省科技成果转移转化示范项目(2020ZHCG0040)
五粮液集团公司产学研合作项目(CXY2019ZR002)
四川省科技计划项目(2016SZ0074)
人工智能四川省重点实验室开放资金项目(2018RYY01)
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据