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文章介绍了由气敏传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合的人工嗅觉系统对苹果气味的定性识别,尝试运用主成分分析改进BP算法和最近邻k-均值聚类算法,实现对"好"和"坏"苹果气味的定性识别。试验结果表明:采用主成分分析结合BP算法和最近邻k-均值聚类算法对"好"和"坏"苹果气味准确率为91.67%和95.83%,而且大大的缩短了辨识时间。 相似文献
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文章介绍了由气敏传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合的人工嗅觉系统对苹果气味的定性识别,尝试运用主成分分析改进BP算法和最近邻k-均值聚类算法,实现对"好"和"坏"苹果气味的定性识别。试验结果表明:采用主成分分析结合BP算法和最近邻k-均值聚类算法对"好"和"坏"苹果气味准确率为91.67%和95.83%,而且大大的缩短了辨识时间。 相似文献
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