遗传算法优化BP网络对掺假蜂蜜快速识别研究

• 作者: 周孟然 张群 卞凯 孙磊 来文豪 陈翰林 杨晨
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传优化算法 激光诱导荧光技术 极限学习机算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 光电测量与检测
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2022.12.082

摘要

为了更好地实现对掺假蜂蜜进行检测和识别,提出一种遗传算法优化反向传播(BP)神经网络和激光诱导荧光(LIF)技术相结合的新方法.实验采用蜂蜜、果葡糖浆以及二者以不同比例混合获取的实验样本,每类样本数为150个,共600个实验样本.通过激光诱导荧光技术获取实验数据.将各类样本的70％用于算法模型训练、30％用于模型预测评估.通过PCA降维技术进行特征提取,分别用极限学习机(ELM)算法、BP神经网络算法、GA_BP三种算法进行实验.实验结果表明,相比于极限学习机的82.78％、BP神经网络算法的95.89％的准确率,GA_BP算法对预测样本的预测准确率最高,可达100％.通过将GA_BP与蚁群算法(ACO)优化BP网路、粒子群算法(PSO)优化BP网络作对比,发现GA_BP算法具有运行时间较短、鲁棒性较好的特点.