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改进粒子群优化神经网络的葡萄酒质量识别
1
作者
李伟书
陈建超
+2 位作者
胡桂武
赵恒
杨思桐
《数据挖掘》
2018年第3期96-103,共8页
随着我国经济的崛起,葡萄酒业也搭上了我国经济崛起的快速列车。葡萄酒产业规模不断壮大,但葡萄酒质量评定却没跟上酒业发展的脚步。现今的葡萄酒质量评定方法远远落后于市场需求。针对这个问题,本文用PSO优化算法代替BP网络自身训练过...
随着我国经济的崛起,葡萄酒业也搭上了我国经济崛起的快速列车。葡萄酒产业规模不断壮大,但葡萄酒质量评定却没跟上酒业发展的脚步。现今的葡萄酒质量评定方法远远落后于市场需求。针对这个问题,本文用PSO优化算法代替BP网络自身训练过程,建立PSO优化BP网络模型,进而对葡萄酒质量进行分类评定。经过实证与文献的对比,PSO优化算法的确能够有效的代替BP神经网络自身训练过程。
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关键词
葡萄酒
业
葡萄酒质量评
BP神经网络
PSO优化算法
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题名
改进粒子群优化神经网络的葡萄酒质量识别
1
作者
李伟书
陈建超
胡桂武
赵恒
杨思桐
机构
广东财经大学
出处
《数据挖掘》
2018年第3期96-103,共8页
文摘
随着我国经济的崛起,葡萄酒业也搭上了我国经济崛起的快速列车。葡萄酒产业规模不断壮大,但葡萄酒质量评定却没跟上酒业发展的脚步。现今的葡萄酒质量评定方法远远落后于市场需求。针对这个问题,本文用PSO优化算法代替BP网络自身训练过程,建立PSO优化BP网络模型,进而对葡萄酒质量进行分类评定。经过实证与文献的对比,PSO优化算法的确能够有效的代替BP神经网络自身训练过程。
关键词
葡萄酒
业
葡萄酒质量评
BP神经网络
PSO优化算法
分类号
TP1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进粒子群优化神经网络的葡萄酒质量识别
李伟书
陈建超
胡桂武
赵恒
杨思桐
《数据挖掘》
2018
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