基于反向传播神经网络的遗传算法在酒类气体识别中的应用  

The Application of Genetic Algorithms Based on Back Propagation Neural Network in Distinguish Alcoholic Vapour

作　　者：蔡鹭欣[1] 杨燕明[1] 

机构地区：[1]厦门大学化学系教育部分析科学开放实验室

出　　处：《厦门大学学报（自然科学版）》1999年第3期403-407,共5页Journal of Xiamen University：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金

摘　　要：把基于反向传播神经网络的遗传算法用于酒类气体识别实验中的传感器阵列的筛选，通过评价传感器组合对反向传播神经网络识别酒类气体结果的影响，建立一种挑选传感器阵列的方法。The genetic algorithm based on back propagation neural network was employed to select gas sensors in distinguishing alcoholic vapour experiment. After evaluating the fitness of sensor arrays, a new method of choosing gas sensors was built. The results are equivalent to that obtained by statistical method.

关 键 词：遗传算法 神经网络 传感器 酒类气体识别 

分 类 号：TS261.7[轻工技术与工程—发酵工程] O242.23[轻工技术与工程—食品科学与工程]