李琴，朱家明，郎红，宋国锋

(安徽财经大学统计与应用数学学院， 安徽 蚌埠 233030)

0 引言

随着人们生活水平的不断提高，近年来，红酒已然成为了大众的日需品，使得红酒产量不断加大，同时关于红酒品质的鉴定也是一大问题.传统的人工品鉴存在很多弊端，人工品鉴没有统一的评估标准，效率低、易导致较大误差、且成本较高.故根据红酒的各项理化指标，对红酒品质进行精准鉴定，探究不同理化指标对红酒品质的作用效力，以此为目的建立数学模型，进行探究分类预测，对红酒企业提高红酒品质、减少品质错评误差、提高企业竞争力有很大的现实意义.同时，解决如何精准预测红酒品质鉴定的问题在节约成本、调高效率方面也具有重要意义.

基于以往的红酒品质分类问题和典型分类模型研究，梁书绮[1]通过收集大量数据，运用朴素贝叶斯原理以及机器学习，构建基于朴素贝叶斯原理的红酒品质预测模型，在小错误率下对其进行准确预测，证明了朴素贝叶斯算法在红酒品质预测中的实际实用性.刘攀[2]则通过利用RBF神经网络和朴素贝叶斯分类算法相结合的机器学习理论构建分类模型来提高红酒品质分类的准确度，并通过改进算法发现该方法具有较高的分类精度，但泛化能力不理想.毕艳亮等[3]使用人工智能理论中的BP神经网络构建分类模型，实现对红酒品质的高效分类，虽使用改进的遗传算法对其优化后，分类效果显……