LAPS型电子舌神经网络味觉识别

被引：13

作者：

蒋行国 ^{[1
]}

褚福刚 ^{[1
]}

陈真诚 ^{[2
]}

梁晋涛 ^{[1
]}

机构：

[1] 桂林电子科技大学信息与通信学院

[2] 桂林电子科技大学生命与环境科学学院

来源：

计算机工程 | 2012年 / 38卷 / 13期

关键词：

光寻址电位传感器电子舌; 味觉识别; 神经网络; 反向传播算法; 主成分分析; 特征提取;

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：

140102 [集成电路设计与设计自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

根据光寻址电位传感器(LAPS)原理,提出一种结合主成分分析和反向传播(BP)神经网络识别溶液味觉的方法。对LAPS电子舌采集的味觉数据主成分进行提取,将该主成分作为BP神经网络的训练样本,通过训练和学习构建味觉数据与味觉类别之间的联系,用训练后的BP网络对溶液进行味觉识别。对浓度分别为20 ppm、100 ppm、300 ppm和500 ppm的酸、甜、苦、咸、鲜5种味觉溶液进行识别验证,准确率达96.6%,结果表明该方法能够在不同浓度下正确识别出溶液的味觉。

引用

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页数：4

共 6 条

[1]

基于神经网络的价值预测方法 [J].