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基于粒子群优化的嗅-味融合技术在啤酒辨识中的应用
1
作者
刘晶晶
杨佳琳
+3 位作者
Zhang Xiuyu
孙彬
张晓婷
门洪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期244-249,共6页
利用电子鼻/舌融合系统对啤酒香气、滋味进行检测,基于其融合后的嗅/味综合信息实现啤酒的分类。由于传统K均值聚类结果依赖于初始值的选取,且易陷入局部最优,依据融合数据特点提出一种改进的基于粒子群优化的K均值聚类算法,该算法在运...
利用电子鼻/舌融合系统对啤酒香气、滋味进行检测,基于其融合后的嗅/味综合信息实现啤酒的分类。由于传统K均值聚类结果依赖于初始值的选取,且易陷入局部最优,依据融合数据特点提出一种改进的基于粒子群优化的K均值聚类算法,该算法在运行过程中优化了权重系数,随着迭代次数增加同时调整收敛速度,使粒子的搜索更趋于平衡化,同时引入压缩因子,平衡全局与局部矛盾。将该算法与K均值聚类算法进行比较,实验数据证明该算法具有较好的全局收敛性,能克服易陷入局部最优的缺点而收敛于最优解,结果显示:该算法对5种啤酒聚类效果明显,正确率稳定在93.3%。
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关键词
啤酒
嗅/味融合技术
电子鼻/舌
K均值聚类
粒子群
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职称材料
题名
基于粒子群优化的嗅-味融合技术在啤酒辨识中的应用
1
作者
刘晶晶
杨佳琳
Zhang Xiuyu
孙彬
张晓婷
门洪
机构
东北电力大学自动化工程学院
康戈迪亚大学机械与工业工程系
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期244-249,共6页
基金
国家自然科学基金项目(31401569)
吉林省科技发展计划项目(20150520135JH
+1 种基金
20130101053JC)
吉林市科技创新发展计划项目(20156401)
文摘
利用电子鼻/舌融合系统对啤酒香气、滋味进行检测,基于其融合后的嗅/味综合信息实现啤酒的分类。由于传统K均值聚类结果依赖于初始值的选取,且易陷入局部最优,依据融合数据特点提出一种改进的基于粒子群优化的K均值聚类算法,该算法在运行过程中优化了权重系数,随着迭代次数增加同时调整收敛速度,使粒子的搜索更趋于平衡化,同时引入压缩因子,平衡全局与局部矛盾。将该算法与K均值聚类算法进行比较,实验数据证明该算法具有较好的全局收敛性,能克服易陷入局部最优的缺点而收敛于最优解,结果显示:该算法对5种啤酒聚类效果明显,正确率稳定在93.3%。
关键词
啤酒
嗅/味融合技术
电子鼻/舌
K均值聚类
粒子群
Keywords
beer
smell/taste information fusion technology
electronic nose/tongue
K-means clustering
particle swarm
分类号
TS207.3 [轻工技术与工程—食品科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化的嗅-味融合技术在啤酒辨识中的应用
刘晶晶
杨佳琳
Zhang Xiuyu
孙彬
张晓婷
门洪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
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