嗅觉受体筛选、模型训练、酒类产品鉴定的方法与装置
基本信息
| 申请号 | CN202111046438.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113506596A | 公开（公告）日 | 2021-10-15 |
| 申请公布号 | CN113506596A | 申请公布日 | 2021-10-15 |
| 分类号 | G16B40/00（2019.01）I;G06N20/20（2019.01）I;G06N5/00（2006.01）I;G06N20/10（2019.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G01N33/14（2006.01）I | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 刘卫红;郑玉;张琛;江世盛;陈林 | 申请（专利权）人 | 汉王科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 赵丽婷 |
| 地址 | 100193北京市海淀区东北旺西路8号5号楼三层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种嗅觉受体筛选、模型训练、酒类产品鉴定的方法与装置。嗅觉受体筛选包括获取初筛嗅觉受体对酒类产品响应的特征值；将特征值输入训练器，以酒类产品的已知属性作为标记，获得用于酒类产品鉴定的优选嗅觉受体；机器学习模型用于酒类产品鉴定，模型训练的方法包括：获取嗅觉受体对酒类产品响应的特征值；采用特征值作为机器学习模型的输入特征，酒类产品的已知属性作为标记，对机器学习模型进行训练，获得用于酒类产品鉴定的机器学习模型。该方法训练后的机器学习模型能够对酒类产品进行鉴定，具有高准确度和高精度的优点，有助于完善酒类产品的品质控制体系，筛查假冒伪劣产品，适于推广应用。 |
