基于改进的遗传算法优化BP神经网络并用于红酒质量等级分类

毕艳亮; 宁芊; 雷印杰; 王伟

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基于改进的遗传算法优化BP神经网络并用于红酒质量等级分类

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针对以往的红酒生产过程中,红酒质量分类过程复杂且低效,因此研究一种高效可靠的智能分类识别方法很有必要;这里在红酒的多种物理化学成份测定的基础上,使用人工智能理论中的神经网络构建分类模型,实现对红酒质量的高效分类;并用改进的遗传算法对BP神经网络中的缺陷做了一定的优化;对比传统BP网络分类效果,结果表明,改进后的神经网络收敛速度更快,各个质量等级的分类正确率均提高了10％左右;对红酒加工企业具有积极的实际参考价值.

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来源
《计算机测量与控制》 |2016年第1期|226-228|共3页
作者
毕艳亮; 宁芊; 雷印杰; 王伟;
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作者单位

四川大学电子信息学院;

成都610065;

四川大学电子信息学院;

成都610065;

四川大学电子信息学院;

成都610065;

四川大学电子信息学院;

成都610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 遗传算法; 红酒; 分类;

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