基于主成分分析和人工神经网络的酒类辨识
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The identification of wine based on PCA and ANN
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    摘要:

    介绍了人工嗅觉系统对不同酒类样本的定性识别,尝试利用主成分分析(PCA)和人工神经网络(ANN)中改进的BP算法、改进的RBF算法(最近邻RBF与k均值RBF相结合选取中心的算法)和k均值RBF算法,实现对酒类的定性识别。实验结果表明:结合PCA的ANN方式为模式识别、分类提供了快速准确的辨识方法。

    Abstract:

    The qualitative identification of different wine through artificial electronic nose are introduced.PCA and ANN(including improved BP algorithm and RBF algorithm combining nearest neighbor-clustering algorithm and K-means clustering algorithm) are adopted to realize the identification.The test result indicated that the rapid and exact identification measure of ANN combining PCA is provided to the pattern identification.

    参考文献
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引用本文

王英臣.基于主成分分析和人工神经网络的酒类辨识[J].河北工程大学自然版,2009,26(2):82-85

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  • 收稿日期:2008-10-06
  • 最后修改日期:2008-10-06
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  • 在线发布日期: 2015-01-12
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