【摘 要】
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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
【机 构】
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淮阴工学院电子与电气工程学院,南京师范大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203056);淮安市科技公共服务平台资助项目(HAP201107)
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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
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