酒品质量稳定性的神经网络鉴别方法研究

摘要：

在酒品生产中,质量稳定性的快速鉴别对确保酒品质量、改进生产工艺有着重要的作用.运用气敏传感器阵列技术和神经网络模式分类方法研究了酒品质量稳定性的快速鉴别方法.鉴别试验结果表明,合适的传感器阵列可以测试酒品的特征信息,基于遗传算法的RBF神经网络可以建立正确的酒品质量鉴别模型,进而实现了同种酒品生产过程中质量稳定性的快速鉴别.

关键词：酒、质量、稳定性、传感器阵列、神经网络

所属期刊栏目：26

分类号：TS201;TP183(食品工业)

资助基金：河南省杰出青年科学基金0612000400

在线出版日期：2006-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：210-212