自适应概率神经网络及其在白酒电子鼻中的应用

摘要：

　　为了探索电子鼻对白酒品质鉴别的可能性，利用自制的新型无线白酒电子鼻对洋河海之蓝、今世缘省接待、安徽迎驾大曲和牛栏山陈酿进行了分析。对所采集的数据进行平滑处理后提取稳态响应值和斜率值，利用主成分分析对特征向量进行降维处理，并将获得的前2个主元得分作为概率神经网络识别模型的输入参量。针对传统概率神经网络平滑因子σ单一易导致分类错误的缺陷，利用差异演化算法优化σ参数集，建立了自适应概率神经网络识别模型。实验结果表明，DE-PNN 相比 BP-PNN、PSO-PNN 和 SVM 等，识别精度更高，抗噪性能更好，同时也证明了电子鼻能有效地检出不同品牌的白酒。

关键词：差异演化算法、自适应概率神经网络、电子鼻、白酒识别

分类号：TP183;TS262.3(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61203056；淮安市科技公共服务平台资助项目HAP201107．

在线出版日期：2013-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：177-182