本发明涉及一种葡萄酒产地智能识别方法及系统，该方法包括步骤：采集待检测葡萄酒的光谱数据，并绘制光谱图；对所述光谱图进行预处理，所述预处理包括降维和去噪；利用预先训练好的预测模型从预处理后的光谱图中提取出特征变量，并对提取出的特征变量进行分类，基于各特征变量的分类确定出葡萄酒的产地；所述预测模型为支持向量机分析的RBM串联多层BP神经元网络模型，所述预测模型通过将多个RBM进行多层串联作为前向算法，后项的更新算法采用BP算法，并融合支持向量机算法而训练得到。与传统的近红外光谱检测不同，本发明结合了化学检测及机器学习技术，可以消除传统光谱检测所存在的噪声的影响，因此可以提高葡萄酒产地识别的准确性。
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来源：北方有色网
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