孙彬
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：东北电力大学自动化工程学院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 基于粒子群优化的嗅-味融合技术在啤酒辨识中的应用
- 2016年
- 利用电子鼻/舌融合系统对啤酒香气、滋味进行检测,基于其融合后的嗅/味综合信息实现啤酒的分类。由于传统K均值聚类结果依赖于初始值的选取,且易陷入局部最优,依据融合数据特点提出一种改进的基于粒子群优化的K均值聚类算法,该算法在运行过程中优化了权重系数,随着迭代次数增加同时调整收敛速度,使粒子的搜索更趋于平衡化,同时引入压缩因子,平衡全局与局部矛盾。将该算法与K均值聚类算法进行比较,实验数据证明该算法具有较好的全局收敛性,能克服易陷入局部最优的缺点而收敛于最优解,结果显示:该算法对5种啤酒聚类效果明显,正确率稳定在93.3%。
- 刘晶晶杨佳琳Zhang Xiuyu孙彬张晓婷门洪
- 关键词：啤酒K均值聚类粒子群
