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文档简介

基于神经网络的葡萄酒分类预测第1页/共24页案例描述建模算法

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第2页/共24页案例描述本案例通过分析酒类化学成分的含量对葡萄酒进行分类。这些数据来自意大利同一地区不同种植园的3种葡萄酒的成分分析样本。容量为178，共有13个属性，分别为酒精度、灰分及其碱度、Mg含量(mg/L)、酒的色度、色调、经稀释后的吸光度比值OD280/OD315(OD280/OD315ofdilutedwine)、以及下列成分在葡萄酒中的浓度:苹果酸(g/L)、酚类(mg/L)、黄烷类(mg/L)、非黄烷类(mg/L)、原花色素类(mg/L)、脯氨酸(mg/L)第3页/共24页案例描述

建模算法

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第4页/共24页误差反向传播算法(Back-propagation，简称BP算法)是当前前馈神经网络训练中应用最多的算法。建模算法第5页/共24页建模算法第6页/共24页案例描述建模算法

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第7页/共24页建模流程第8页/共24页建模流程建立方案样本数据第9页/共24页建模流程导入数据第10页/共24页建模流程

选择算法第11页/共24页建模流程

算法中导数据第12页/共24页建模流程参数设置第13页/共24页建模流程交叉验证第14页/共24页建模流程模型训练第15页/共24页建模流程模型验证第16页/共24页建模流程误差分析第17页/共24页建模流程模型预测第18页/共24页案例描述建模算法

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