基于电子鼻与LightGBM算法判别葡萄酒品种的研究

针对葡萄酒的鉴别问题,通过电子鼻采集7种葡萄酒的气味信息,应用LightGBM算法对葡萄酒的气味特征进行学习,并运用TPE超参数优化算法对LightGBM算法超参数进行自适应寻优,以5折交叉验证为指标评估模型的性能。试验结果表明LightGBM建立的判别模型对葡萄酒样本的判别准确率为96.62%,优于传统的支持向量机、随机森林、神经网络,验证了LightGBM在葡萄酒品种鉴别中的优越性。