机器学习算法能闻酒香识产地？海外最新商议称证实优于东谈主类行家

　　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》最新发表一篇化学商论说文，商议东谈主员提倡两种机器学习算法大致笃定一种威士忌来自好意思国已经苏格兰，并识别其最浓烈的香气。这项商议成果还标明，在评估威士忌最浓烈香气方面，算法的证实优于东谈主类行家。

　　该论文先容，威士忌的香气是由多种复杂香味化合物搀和而成，因此，仅依据分子构成来评估或斟酌一种威士忌的香气特征荒谬贫窭，频繁需要东谈主类行家构成的小组来识别威士忌最浓烈的香气特征，但这需要无数时候、财富和培训参加，况且参与者之间时常主意不颐养。

　　3位论文作家代表在本质室里对一种威士忌进行分析计议。(图片来自：弗劳恩霍夫工艺工程与包装商议所)

　　在本项商议中，论文通信作家、德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装商议所Andreas T. Grasskamp和共事相助，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，上盈优配这两种算法一个定名为OWSum，是由论文作家建树的分子气息预蓄意法；另一个则是一种神经网络。分子构成数据来自气相色谱法和质谱分析的现存成果，这两种时候被用于别离和识别搀和物中的要素。

　　论文作家用算法识别每种威士忌的产地国和最浓烈的5种香气特征，随后将算法成果与由11名行家构成的小组得出的成果进行比拟。成果清晰，OWSum大致识别一种威士忌的产地是好意思国已经苏格兰，准确度向上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关联，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(常被态状为烟熏味或药味)视为苏格兰威士忌最具特征性的气息。终末，两种算法平均而言，齐能比任何一位东谈主类行家更准确默契地识别出特定威士忌5种最浓烈的香气。

　　论文作家回首以为，他们此次商议的步伐大致对威士忌进行快速的算法分类，并识别其香气中的关键特征。(完)

• 机器
• 学习
• 算法
• 能文
• 酒香