[00048633]基于貝葉斯優化和電子鼻的葡萄酒分類方法
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技術詳細介紹
本發明涉及一種基于貝葉斯優化和電子鼻的葡萄酒分類方法，包括以下步驟：S1.LightGBM算法，采用Leaf?wise建樹方法，在建樹時，每次都從當前所有葉子中找到分裂增益最大的葉子，然后分裂，如此循環；LightGBM使用最大樹深度對樹進行修剪，避免過度擬合；S2.貝葉斯優化算法：S3.BO?LightGBM的搭建利用貝葉斯超參數尋優算法對LightGBM的超參數進行自尋優調節；貝葉斯優化利用概率模型代理復雜優化函數，概率模型中引入了待優化目標的先驗，模型能有效減少不必要的采樣；本發明的有益效果是：貝葉斯優化通過構造待優化函數的概率模型，利用概率模型決定下一個評估點的優化方法，在一些全局優化問題上實現了最先進的結果，是超參數尋優更好的解決方案。
