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基于神经—模糊方法的单料烟感官质量评价专家系统 总被引:4,自引:1,他引:3
作者通过对单料烟评吸的结果与理化测定的指标参数进行分析,结合专家经验并采用神经-模糊方法,提出一种基于单料烟的理化指标对各感官参数进行分类、分级、建造单料烟感官质量评价专家系统的方法。实验表明,该系统具有学习与知识提取能力,在卷烟产品质量管理新产品开发中具有指导意义。 相似文献
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多种群并行进化神经网络的研究及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的多种群并行遗传算法(NMPGA),并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法,从而形成一类新的MFNN模型-多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先,对一给定的网络结构,随机产生一初始权重的集合,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后,采用NMPGA对MFNNs的权重进行进化。最后,性能最好的网络被选作目标问题的解。在NMPGA算法中,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。 相似文献
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