基于MATLAB的SVM-神经网络混合模型葡萄酒多分类预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现葡萄酒数据的预处理与13维特征提取，构建SVM与神经网络混合分类模型，准确完成赤霞珠、梅洛、黑皮诺的三分类识别，提升分类精度与稳定性。

详 情 说 明

基于SVM神经网络混合模型的葡萄酒种类多分类预测系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机（SVM）与前馈神经网络混合模型的葡萄酒种类分类预测系统。系统通过对葡萄酒样本的13个化学指标（包括酒精含量、酸度、色素等）进行分析，实现对三种典型葡萄酒品种（赤霞珠、梅洛、黑皮诺）的自动识别分类。项目结合了SVM在多分类问题上的优势与神经网络强大的特征学习能力，通过交叉验证和网格搜索优化超参数，提供完整的模型训练、验证和预测流程。

功能特性

• 数据预处理与特征提取：对原始葡萄酒化学特征数据集进行标准化处理，提取13个关键理化指标
• 混合分类模型：采用SVM（一对多多分类策略）与神经网络的混合架构，提升分类性能
• 超参数优化：使用交叉验证与网格搜索技术自动优化模型参数
• 多维度评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等综合性能指标
• 可视化分析：生成混淆矩阵热力图、ROC曲线、特征重要性排序等可视化结果
• 模型持久化：保存训练完成的最佳分类器模型，便于后续部署使用

使用方法

1. 数据准备：将葡萄酒数据集整理为特征矩阵（178×13的double类型矩阵）和标签向量（整数1/2/3）
2. 参数设置：根据需要调整SVM核函数类型、神经网络层数、激活函数等超参数
3. 模型训练：运行主程序开始模型训练与优化过程
4. 结果查看：系统自动输出预测结果、性能指标和可视化图表
5. 模型应用：使用保存的模型文件对新样本进行预测分类

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、混合模型构建、超参数优化、模型训练与评估、结果可视化以及模型保存等核心功能。具体实现了数据集的标准归一化处理，SVM与神经网络的并行训练与结果融合机制，基于五折交叉验证的网格搜索参数寻优，多类别分类性能评估指标计算，混淆矩阵与ROC曲线的图形化展示，以及最优模型的序列化存储功能。