基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

来源 :传感技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yang2shuo7

【摘要】

：

采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子鼻对可乐的检测上.与经典BP

【作者】

：

鲁小利王俊海铮

【机构】

：

浙江大学生物系统工程与食品科学学院,廊坊师范学院生命科学院

【出处】

：

传感技术学报

【发表日期】

：

2007年06期

【关键词】

：

可乐电子鼻 BP神经网络遗传算法

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采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子鼻对可乐的检测上.与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较,结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法.

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