基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测

• 作者: 卜峰 周红标 应根旺 柏小颖
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 模糊递归小波神经网络 葡萄酒 品质预测
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.04.007

摘要

针对葡萄酒品质预测模型难以建立的问题,提出一种基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测模型;利用葡萄酒物理化学指标和品酒师打分作为模型的输入输出,采用梯度下降算法在线学习隶属函数层中心、宽度和小波函数平移因子、伸缩因子、自反馈权重因子以及输出层权值;仿真实验时,首先利用Mackey-Glass混沌时间序列进行了性能测试,然后利用UCI数据集葡萄酒品质数据对所建立的品质预测模型进行了验证;结果显示,与多层感知器、径向基函数神经网络等传统前馈神经网络相比,构建的模糊递归小波神经网络品质预测模型具有更高的预测精度,更加适合于葡萄酒的品质预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周红标	淮阴工学院自动化学院	48	271	10.0	12.0
2	应根旺	淮阴工学院自动化学院	7	25	3.0	5.0
3	柏小颖	淮阴工学院自动化学院	8	1	1.0	1.0
4	卜峰	淮阴工学院自动化学院	2	11	1.0	2.0