基于最小不确定性神经网络的茶味觉信号识别

摘要：

提出了一种基于最小不确定性神经网络方法的味觉信号识别模型,使用贝叶斯概率理论和粒子群优化算法(PSO),快速而有效地确定网络结构参数,实现了对10种茶味觉信号的识别,实验结果表明了将该模型引入到茶味觉信号识别的可行性和有效性.

关键词：最小不确定性、贝叶斯概率、粒子群优化、茶味觉信号

所属期刊栏目：42

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60433020;国家自然科学基金60175024;教育部科学技术研究项目02090;教育部重点实验室基金93K-17

在线出版日期：2005-03-31（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：66-71