自适应概率神经网络及其在白酒电子鼻中的应用

被引：9

作者：

周红标 ^{[1
]}

张宇林 ^{[1
]}

丁友威 ^{[1
]}

刘佳佳 ^{[2
]}

机构：

[1] 淮阴工学院电子与电气工程学院

[2] 南京师范大学电气与自动化工程学院

来源：

智能系统学报 | 2013年 / 8卷 / 02期

关键词：

差异演化算法; 自适应概率神经网络; 电子鼻; 白酒识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080202 ;

摘要：

为了探索电子鼻对白酒品质鉴别的可能性,利用自制的新型无线白酒电子鼻对洋河海之蓝、今世缘省接待、安徽迎驾大曲和牛栏山陈酿进行了分析.对所采集的数据进行平滑处理后提取稳态响应值和斜率值,利用主成分分析对特征向量进行降维处理,并将获得的前2个主元得分作为概率神经网络识别模型的输入参量.针对传统概率神经网络平滑因子σ单一易导致分类错误的缺陷,利用差异演化算法优化σ参数集,建立了自适应概率神经网络识别模型.实验结果表明,DE-PNN相比BP-PNN、PSO-PNN和SVM等,识别精度更高,抗噪性能更好,同时也证明了电子鼻能有效地检出不同品牌的白酒.

引用

页码：177 / 182

页数：6

共 9 条

[1] 基于快速谱聚类的图像分割算法 [J].