基于改进的遗传算法优化BP神经网络并用于红酒质量等级分类

• 作者: 宁芊 毕艳亮 王伟 雷印杰
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 红酒 分类
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 226-228
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.01.062

摘要

针对以往的红酒生产过程中,红酒质量分类过程复杂且低效,因此研究一种高效可靠的智能分类识别方法很有必要;这里在红酒的多种物理化学成份测定的基础上,使用人工智能理论中的神经网络构建分类模型,实现对红酒质量的高效分类;并用改进的遗传算法对BP神经网络中的缺陷做了一定的优化;对比传统BP网络分类效果,结果表明,改进后的神经网络收敛速度更快,各个质量等级的分类正确率均提高了10％左右;对红酒加工企业具有积极的实际参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁芊	四川大学电子信息学院	60	414	10.0	18.0
2	王伟	四川大学电子信息学院	133	383	9.0	12.0
3	雷印杰	四川大学电子信息学院	34	120	6.0	9.0
4	毕艳亮	四川大学电子信息学院	1	5	1.0	1.0