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中新网北京12月20日电 (记者 孙自法)施普林格·当然旗下专科学术期刊《通信—化学》最新发表一篇化学参论说文，参议东说念主员提倡两种机器学习算法大要细目一种威士忌来自好意思国仍是苏格兰，并识别其最热烈的香气。这项参议效能还标明，在评估威士忌最热烈香气方面，算法的推崇优于东说念主类大家。
该论文先容，威士忌的香气是由多种复杂香味化合物夹杂而成，因此，仅依据分子构成来评估或展望一种威士忌的香气特征颠倒艰难，频繁需要东说念主类大家构成的小组来识别威士忌最热烈的香气特征，但这需要多数时间、财富和培训参预，况兼参与者之间经常想法不长入。
3位论文作家代表在现实室里对一种威士忌进行分析相易。(图片来自：弗劳恩霍夫工艺工程与包装参议所)
在本项参议中，论文通信作家、德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装参议所Andreas T. Grasskamp和共事配合，用两种算法评估了7种好意思国威士忌和9种苏格兰威士忌的分子构成，这两种算法一个定名为OWSum，是由论文作家建设的分子气息展望算法；另一个则是一种神经网罗。分子构成数据来自气相色谱法和质谱分析的现存效能，这两种时间被用于分歧和识别夹杂物中的因素。
张开剩余33%论文作家用算法识别每种威士忌的产地国和最热烈的5种香气特征，随后将算法效能与由11名大家构成的小组得出的效能进行比拟。效能裸露，OWSum大要识别一种威士忌的产地是好意思国仍是苏格兰，准确度跨越90%；检测到薄荷醇和香茅醇与好意思国威士忌的分类最为密切研讨，而癸酸甲酯和庚酸的存在与苏格兰威士忌分类的干系最为密切；OWSum将焦糖味识别为好意思国威士忌最具特征性的香气，而将苹果味、溶剂味和酚感(常被描画为烟熏味或药味)视为苏格兰威士忌最具特征性的气息。临了，两种算法平均而言，齐能比任何一位东说念主类大家更准确褂讪地识别出特定威士忌5种最热烈的香气。
论文作家回来以为，他们此次参议的圭表大要对威士忌进行快速的算法分类，并识别其香气中的要道特征。(完)
发布于：北京市