基于PCA-BP神经网络的香精香料识别方法研究

• 作者: 刘晓晨 叶雷 唐雨 朱保昆 李磊 汪永超
• 来源期刊: 化学研究与应用
• 学科: 化学
• 关键词: 香精香料 主成分分析 BP神经网络 识别
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1186-1190
• 页数: 5页
• 分类号: O652.9
• 字数: 3047字
• 语种: 中文

摘要

主成分分析(PCA)结合BP神经网络是一种新型香料识别法.先利用质谱分析仪对香精香料进行测量,得到质荷比以及对应浓度数值;再使用主成分分析(PCA)方法对原始数据进行处理;同时创建BP神经网络训练数据;最后将对照组数据输入神经网络得到识别结果并与标准比对.结果表明主成分分析的采用对实验效率提高有巨大帮助,使用PCA-BP方法可以有效识别香精香料,测试识别率高达96.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪永超	四川大学制造学院	101	828	15.0	23.0
2	李磊	四川大学制造学院	54	447	11.0	19.0
3	朱保昆		19	30	3.0	4.0
4	唐雨	四川大学制造学院	5	37	3.0	5.0
5	刘晓晨	四川大学制造学院	7	56	4.0	7.0
6	叶雷	四川大学制造学院	4	32	2.0	4.0