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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%。 相似文献
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不同产地的花生质量差异明显,贴优质产地标签贩卖劣质花生的现象时有发生。本文基于电子鼻与高光谱系统的无损检测技术,提出双模态融合特征注意力（Bimodal fusion feature attention,DFFA）并设计DFFA-Net以实现花生质量辨识。首先,利用电子鼻与高光谱系统获取7个不同产地花生气体信息和光谱信息,花生自内而外的气体信息可以表征其整体宏观质量,不同化学键及官能团的光谱信息差异可以表征其整体微观质量;然后,提出DFFA以自适应融合气体-光谱双模态信息并关注影响分类性能的重要特征,并结合消融实验证明了双模态信息融合的必要性;最后,基于提出的DFFA模块,经网络结构优化得到DFFA-Net以实现不同产地花生质量的有效辨识。通过消融分析、多注意力机制分类性能对比,DFFA-Net获得了最佳分类性能：准确率为98.10％、精确率为98.15％、召回率为97.88％,验证了DFFA-Net在花生产地辨识中的有效性。提出的DFFA-Net结合电子鼻和高光谱系统实现了不同产地花生的质量辨识,为花生市场质量监督提供了有效的技术方法。 相似文献
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