摘要：针对传统分类算法在葡萄酒品质分类中,对少样本类识别率低的问题,提出一种基于支持向量机的集成学习(AdaBoost-SVM)分类方法。利用网格搜索法对支持向量机基分类器进行建模参数优化;通过构建AdaBoost-SVM集成学习方法将多个基分类器集成,建立以多分类器优化集成为核心的品质分类模型。以UCI数据库中的Wine Quality数据集为研究对象,进行葡萄酒品质分类建模,仿真结果表明,与标准的SVM算法相比,AdaBoost-SVM方法有效提高了少样本类分类正确率、整体样本的分类精度以及泛化率。

摘要：为了提高橡木片陈酿赤霞珠干红葡萄酒品质,设计橡木片添加量分别为0、4 g/L、6 g/L、8 g/L和10 g/L的5个不同处理组,未加橡木片的为对照组,陈酿期间通过定期测定各组色度、色调值以及花色苷、单宁和总酚含量等理化指标的变化,并结合干红葡萄酒感官品质评定,确定橡木片最佳添加量。结果表明,对赤霞珠干红葡萄酒橡木片陈酿时,橡木片最佳添加量为6 g/L、陈酿时间为45 d。在此种陈酿方式下,葡萄酒的理化指标和感官品质可得到明显改善和提升。

摘要：针对传统葡萄酒品质分类中低品质类葡萄酒样本识别率低的问题,提出一种基于集成支持向量机的葡萄酒品质分类优化算法.首先,通过"一对多"支持向量机实现多分类;其次,把支持向量机作为基分类器,反复训练支持向量机分类样本,通过AdaBoost得到多个支持向量机基分类器组合的强分类器,运用AdaBoost算法动态调整样本权值,适当提高低品质类样本权重,使低品质类中错判的样本代价增大,从而改进不平衡样本分类性能;最后,以Wine Quality数据集为研究对象,建立以多分类器优化集成为核心的葡萄酒品质分类模型.仿真结果表明,与传统的SVM算法相比,所提方法显著提高了低品质类葡萄酒分类精度.

摘要：在以色列,有一个纪念碑:中国人,我们不会忘记你们的恩!所以,我想去看一看这个充满着感谢的国家。带着探寻的向往,我踏上了去往以色列的旅程。以色列人对于食品原料的挑剔,是其他民族和国家所不及的,那是因为犹太教有个"考舍尔"教规,规定了许多不能吃的食物。在我们眼里。

摘要：世界著名建筑大师设计的葡萄酒城在西班牙落成近日,由世界著名建筑大师法兰克盖瑞Frank Gehry(1989年Pritzker建筑学终身将获得者,1999年美国建筑师协会金奖获得者)设计的葡萄酒城在西班牙里哈阿奥Marques de Riscal葡萄厂落成,并正式对外开放。该葡萄酒城集酒窖、酒店和SPA为一体。

摘要：Oris携手谢霆锋再续合作,呈现全新广告大片瑞士独立机械制表品牌Oris（豪利时）近日发布最新一季谢霆锋拍摄的品牌广告大片,以此宣布双方之间的继续合作。新的广告片在香港拍摄,完美诠释谢霆锋在浮华都市中寻找内心自我灵魂的探索之旅,充分体现了Oris的品牌哲学：忠于真实的自我。