改进粒子群优化神经网络的葡萄酒质量识别

• 作者: 李伟书 杨思桐 胡桂武 赵恒 陈建超
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 工学
• 关键词: 葡萄酒业 葡萄酒质量评 BP神经网络 PSO优化算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 96-103
• 页数: 8页
• 分类号: TP1

摘要

随着我国经济的崛起,葡萄酒业也搭上了我国经济崛起的快速列车。葡萄酒产业规模不断壮大,但葡萄酒质量评定却没跟上酒业发展的脚步。现今的葡萄酒质量评定方法远远落后于市场需求。针对这个问题,本文用PSO优化算法代替BP网络自身训练过程,建立PSO优化BP网络模型,进而对葡萄酒质量进行分类评定。经过实证与文献的对比,PSO优化算法的确能够有效的代替BP神经网络自身训练过程。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟书		4	11	1.0	3.0
2	陈建超		3	0	0.0	0.0
3	胡桂武		5	5	2.0	2.0
4	赵恒		1	0	0.0	0.0
5	杨思桐		3	10	1.0	3.0