参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法

摘要

本发明涉及一种参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，旨在通过改进的支持向量机解决茶叶香气分类问题，属于茶叶香气分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建数据集。利用算法优化支持向量机，获取优化的惩罚因子C和核函数参数g，进而构建毛峰茶叶香气的支持向量机SVM分类模型。本发明的有益效果在于可提高预测茶叶香气分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶香气分类的有效方法。

主权项

参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，其特征在于：通过电子鼻采集茶叶香气的特征数据作为输入样本，优化惩罚因子C和核函数参数g，构建茶叶香气的支持向量机SVM分类模型，并据此计算出茶叶香气分类。