基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究

• 作者: 周春光 郑岩 黄艳新
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊c-均值聚类 模糊神经网络 味觉识别
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 页码范围: 1290-1294
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2004.07.045

摘要

提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于茶味信号识别的方法.该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函数的自动确定,并对模糊加权型推理法进行了改进,在此基础上构建了一个模糊神经网络模型.通过5种茶味信号识别的仿真实验,表明本文提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄艳新	吉林大学计算机科学与技术学院	13	209	9.0	13.0
2	周春光	吉林大学计算机科学与技术学院	161	2128	25.0	39.0
3	郑岩	北京邮电大学计算机科学与技术学院	10	131	4.0	10.0