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—— 中国食品杂志社
基酒组分具有复杂多样性，为提高其等级分类预测模型的精度和泛化能力，在基酒气相色谱-质谱数据基础上设计评价模型，提出一种结合遗传算法（genetic algorithm，GA）和引导聚集算法（Bootstrap aggregating，Bagging）优化支持向量机（support vector machine，SVM）分类器的方法，以解决单一SVM分类器在分类精度和泛化能力的不足。研究使用Spearman相关性筛选了36 种关键物质，选择核主成分分析法提取了12 个核主成分，并使累计贡献率达到96.06%，将其作为模型输入。选择性能最优的径向基核函数支持向量机，使用对数据多样性适应较强的并行计算Bagging集成算法，构建Bagging-SVM分类器进行基酒等级分类，最后，通过GA优化Bagging-SVM分类器的参数（C、γ、N），构建GA-Bagging-SVM模型。结果显示，GA-Bagging-SVM模型的准确率、精确度、召回率、F1-Score分别为96.77%、96.90%、96.77%、96.78%，优于Bagging-SVM和SVM模型，相比单一SVM模型提升了6.45%、5.61%、6.45%、6.42%，比Bagging-SVM模型提升了3.22%、2.29%、3.22%和3.15%。该方法可作为白酒基酒品质评估模型的优化方法。
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