中新网北京12月20日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《通讯—化学》最新发表一篇化学研究论文，研究人员提出两种机器学习算法《1108611移动彩票》能够确定一种威士忌来自美国还是苏格兰，并识别其最强烈的香气。这项研究结果还表明，在评估威士忌最强烈香气方面，算法的表现优于人类专家。
该论文介绍，威士忌的香气是由多种复杂香味化合物混合而成，因此，仅依据分子组成来评估或预测一种威士忌的香气特征非常困难，通常需要人类专家组成的小组来识别威士忌最强烈的香气特征，但这需要大量时间、金钱和培训投入，而且参与者之间往往意见不统一。
在本项研究中，论文通讯作者、德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装研究所Andreas T. Grasskamp和同事合作，用两种算法评估了7种美国威士忌和9种苏格兰威士忌的分子组成，这两种算法一个命名为OWSum，是由论文作者开发的分子气味预测算法；另一个则是一种神经网络。分子组成数据来自气相色谱法和质谱分析的现有结果，这两种技术被用于分离和识别混合物中的成分。
论文作者用算法识别每种威士忌的产地国和最强烈的5种香气特征，随后将算法结果与由11名专家组成的小组得出的结果进行比较。结果显示，OWSum能够识别一种威士忌的产地是美国还是苏格兰，准确度超过90%；检测到薄荷醇和香茅醇与美国威士忌的分类最为密切相关，而癸酸甲酯和庚酸的存在与苏格兰威士忌分类的关系最为密切；OWSum将焦糖味识别为美国威士忌最具特征性的香气，而将苹果味、溶剂味和酚感(常被描述为烟熏味或药味)视为苏格兰威士忌最具特征性的气味。最后，两种算法平均而言，都能比任何一位人类专家更准确稳定地识别出特定威士忌5种最强烈的香气。
论文作者总结认为，他们这次研究的方法能够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)
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本报记者 弥尔顿 【编辑:曹鸿勋 】
