基于模式識別方法的葡萄酒質(zhì)量預(yù)測研究——分類與聚類算法的結(jié)合應(yīng)用.pdf

1、隨著社會的快速發(fā)展和人民生活水平的日益提高，人們的飲食越來越豐富，相應(yīng)的人們的飲用酒品種也越來越豐富，曾經(jīng)一度被當(dāng)作奢侈品來看待的葡萄酒，現(xiàn)在也越來越多的被平常老百姓接受，而且也越來越多被廣泛的消費(fèi)者喜愛。在中國加入世貿(mào)組織(WTO)后，葡萄酒在中國人日常飲酒中占的比重也越來越大，現(xiàn)在不僅僅在國外，在中國，葡萄酒的市場越來越壯大,人們對葡萄酒的需求量也越來越大，各大葡萄酒廠商越來越重視中國市場，尤其是比較知名的葡萄酒品牌在中國的市場占有

2、率也越來越高，為了支持其發(fā)展，整個葡萄酒行業(yè)都非常重視在釀酒和銷售過程中投資研發(fā)新技術(shù)。而且葡萄酒認(rèn)證和質(zhì)量評估尤其是這方面的關(guān)鍵要素。葡萄酒的認(rèn)證可以防止非法摻假葡萄酒（這主要是保障人體健康），并且可以保證葡萄酒市場的健康有序發(fā)展。
　　葡萄酒質(zhì)量評價往往是認(rèn)證過程的很重要的一部分，它可以用來改善釀酒工藝（尋找并確定影響力最大的因素），并且對葡萄酒品質(zhì)分級別，如優(yōu)質(zhì)品牌的葡萄酒（用于制定價格）。葡萄酒質(zhì)量認(rèn)證一般使用物理，化學(xué)和

3、感官測試評估。經(jīng)常用來描述葡萄酒的物理化學(xué)實驗測試包括密度，酒精或pH值的測定，而感官測試主要依賴于專家的感官評測，如專業(yè)的品酒師等。這里應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)的是，依賴于人的感官去評測帶有很多主觀性和不準(zhǔn)確性，因此，葡萄酒分級是一項艱巨的任務(wù)。
　　隨著計算機(jī)信息技術(shù)的進(jìn)步，人們現(xiàn)在已經(jīng)可以收集，存儲和處理大量的，甚至是高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。所有這些數(shù)據(jù)所持有的有價值的信息，如趨勢和模式，它可以用來改善決策和優(yōu)化成功的機(jī)會。
　　本文從葡萄

4、酒的生產(chǎn)過程入手，嘗試討論如何在生產(chǎn)過程中對葡萄酒質(zhì)量進(jìn)行分析和預(yù)測,由于葡萄酒的生產(chǎn)工藝相對比較復(fù)雜，影響質(zhì)量的因素比較多，這是一個很典型的多特征分析方法，提出可以使用模式識別的方法來解決這個問題。
　　自20世紀(jì)60年代以來，模式識別的理論與方法研究及在工程中的實際應(yīng)用取得了很大的進(jìn)展。模式識別一般學(xué)習(xí)過程分為監(jiān)督和非監(jiān)督類型兩種。監(jiān)督學(xué)習(xí)過程也就是說已經(jīng)提供了一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集）。在這個學(xué)習(xí)的過程，生成一個模型，試圖滿足兩

5、個有時相互沖突的目標(biāo)：盡可能好地執(zhí)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并歸納概況新的數(shù)據(jù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)，沒有預(yù)先提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并試圖找出固有的模式，然后可以使用這種模式對新的數(shù)據(jù)實例進(jìn)行識別分類。本文提出可以使用這兩種模式識別的方法來分析和預(yù)測葡萄酒的質(zhì)量，并且通過實驗證明模式識別的有效性。
　　本文實驗采用米尼奧大學(xué)(University of Minho，Guimar)提供的Wine Quality數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù),分別研究KNN算法以及使用KNN結(jié)合