数据挖掘方法在葡萄酒品质鉴定中的应用

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：数据挖掘方法在葡萄酒品质鉴定中的应用Theapplicationofdataminingmethodinqualityidentificationofwine作者姓名：张浩彬指导教师姓名及学位、职称：刘建平、硕士、教授学科、专业名称：统计学、应用统计专业论文提交日期：论文答辩日期：答辩委员会主席：论文评阅人：学位授予单位和日期：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表

2、或撰写过的研究成果，也不包含为获得暨南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解暨南大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权暨南大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书

3、）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编摘要随着经济不断发展，葡萄酒饮用也越来越普及，但与葡萄酒发展密切相关的品质鉴定手段还停留在单靠品酒师的人工品尝的阶段，显然这已经很难满足当今巨大的市场需求。而随着大数据观念深入人心，葡萄酒物化属性的科学检测手段应运而生，这些都为数据挖掘应用于葡萄酒的品质鉴定带来了硬件及软件支持。本文就通过运用数据挖掘方法，基于葡萄酒的理化属性数据，尝试对葡萄酒品质进行鉴定分类。现阶段，利用数据挖掘对葡萄酒品质鉴

4、定还比较少，并且普遍存在的问题是尽管这些分类器模型的整体准确率并不低，但是对于低品质葡萄酒的识别准确率却很低。而本文在运用Logistic多项模型，Tan神经网络，带偏差项的BP神经网络以及C5.0决策树四种分类算法的同时，不仅仅关注分类模型的整体预测精度，同时也会深入去分析具体到各个品质类别的准确率，发现在高整体准确率的背后，不平衡数据使到分类器忽略了其中的少数类。而本文的创新之处在于运用SMOTE过抽样以及随见丢弃欠抽样的方式结合来平衡数据，并选择出最优的决策树分类模型。并且为进一步从全面提高模型的判定准

5、确率，本文将决策树C5.0结合Boosting技术，形成组合分类器，大大提高预测精度。最后，为更符合实际应用，考虑到现实当中误判成本不均等的情况，采用代价敏感学习方式来优化模型，使得模型在保证整体准确率的同时，大大地提高了低品质葡萄酒的识别率。并且同时也显著降低了误判成本。关键词：葡萄酒品质鉴定；数据挖掘；分类算法；不平衡数据；提升；代价敏感学习IAbstractThegrapewineisbecomingincreasinglypopularduetotherobusteconomicgrowth,howe

6、ver,theidentificationofwineincurrentsituationstilldependslargelyontheartificialtastingofwinetasters,whichhasbeendifficulttomeettoday'shugemarketdemands.Withthebigdataconceptdeeplyrootedinpeoples’mind,scientifictestingmeansconceningthephysicochemicalproperti

7、esofwineemergedaccordingly,whichprovidegreatsupporttotheapplicationofdatamininginwinequalityidentification.Thistexttriestoidentifythewinequalityundertheguidelineofdataminingmethod,basingonthephysicalandchemicalpropertiesdataofgrapewine.Atthisstage,theuseofd

8、ataminingtoidentifythequalityofthewineisstillrare,ofwhichthecommonproblemisthateventheseclassificationmodelsboasthighaccuracyrateonawhole,withregardtothelowqualitywine,itisrelativelylow.Whileinthispape