申请/专利权人：陕西师范大学

申请日：2023-10-31

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117538494A

主分类号：G01N33/14

分类号：G01N33/14;G01N33/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明提供了基于GA‑BP神经网络的葡萄酒涩感品质的诊断方法，该方法在分离葡萄酒单寡高聚单宁片段的基础上，提出了葡萄酒的基质与单宁量化参数，根据定量描述关系，将单宁结构的描述符作为特征输入值，借助BP神经网络的非线性映射能力、自学习和自适应能力、泛化能力、容错能力，实现了葡萄酒的基质数据、单宁量化参数和涩感品质的非线性拟合，可以准确地得到各特征参数与涩感品质之间的潜在关系；通过遗传算法不断优化BP神经网络，实现神经网络对葡萄酒涩感品质的预测精度。

主权项：1.基于GA-BP神经网络的葡萄酒涩感品质的诊断方法，其特征在于，包括：S1，收集待测葡萄酒样品的基质参数；S2，将待测葡萄酒样品脱醇后，利用固相萃取分离技术分离待测葡萄酒样品中的单宁为单宁单体、寡聚单宁和高聚单宁三部分，并分别复溶至模型酒溶液中，制备成相应的模型单宁溶液；对每个模型单宁溶液进行检测和分析，以确定单宁单体、寡聚单宁和高聚单宁三部分中物质的结构和含量；S3，根据单宁单体、寡聚单宁和高聚单宁三部分中物质的结构和含量计算单宁量化参数；S4，将基质参数和单宁量化参数输入遗传算法优化的BP神经网络模型，经遗传算法优化的BP神经网络模型预测，输出待测葡萄酒样品的涩感品质等级。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 陕西师范大学 基于GA-BP神经网络的葡萄酒涩感品质的诊断方法

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