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Zui后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，建立分类器优化模型的方法包括：设该年份酒有ny种年份，对每种品牌的年份酒鉴定需要η个降维后的微量元素特征值，按照年份从小到大排列，那么第i种年份酒的微量元素特征可以表示为特征向量Fni=Lfli，f2i，f^，...，fni]，其中G表示第i种年份酒的第j个降维后的微量元素特征值，i=l、2、3、…、ny，j=l、2、3、…、η；建立分类器优化模型需要N个训练样本，N等于样本总数的一半；5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，求解分类器优化模型的方法包括：利用拉格朗日乘子法得到目标函数，其目标函数为：6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4降维的方法包括：设步骤S3得到的特征值向量为X=[Xl，X2，…，Xi，…xp]，其中Xi为第i种微量元素的鉴定值，P为微量元素的个数，i=1，2，…，P；对该特征向量[X1，X2，…，Xp]进行线性组合，提取包含η个新的特征值的向量F，F=[F1，F2，-，Fn]，n