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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
被引量：
3
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作者
蔡鹭欣
杨燕明
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
1999年第3期403-407,共5页
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。
关键词
遗传算法
神经网络
传感器
酒类气体识别
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题名
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
被引量：
3
1
作者
蔡鹭欣
杨燕明
机构
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）》
CAS
CSCD
北大核心
1999年第3期403-407,共5页
基金
国家自然科学基金
文摘
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。
关键词
遗传算法
神经网络
传感器
酒类气体识别
Keywords
Genetic algorithms, Back popagation neural network
分类号
TS261.7 [轻工技术与工程—发酵工程]
O242.23 [理学—计算数学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
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
蔡鹭欣
杨燕明
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
1999
3
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