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摘要：針對葡萄酒的鑒別問題，通過電子鼻采集7種葡萄酒的氣味信息，應(yīng)用LightGBM算法對葡萄酒的氣味特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，并運(yùn)用TPE超參數(shù)優(yōu)化算法對LightGBM算法超參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)尋優(yōu)，以5折交叉驗(yàn)證為指標(biāo)評估模型的性能。試驗(yàn)結(jié)果表明LightGBM建立的判別模型對葡萄酒樣本的判別準(zhǔn)確率為96.62%，優(yōu)于傳統(tǒng)的支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，驗(yàn)證了LightGBM在葡萄酒品種鑒別中的優(yōu)越性。 

關(guān)鍵詞：葡萄酒，電子鼻，LightGBM，TPE