神经网络方法用于分辨三种化学物质

采用了一种基于神经网络的杂交算法，用于识别来自氧化锡传感器阵列的三种化学品：丙酮、甲醇和乙醇的信号．算法利用梯度收敛方法并结合仿真退火和遗传算法进行权值初值化来加速运算速度和提高分类准确度。这种方法能较好地避免局部最小点，大量运算实例用来构造最优网络结构并说明这种方法是较好的模式分类方法并可以作为“人工电子鼻”的数据处理方法。