光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2007年
7期
1336-1339
,共4页
苦丁茶%人工神经网络%竞争神经网络%反向传播人工神经网络%红外光谱
苦丁茶%人工神經網絡%競爭神經網絡%反嚮傳播人工神經網絡%紅外光譜
고정다%인공신경망락%경쟁신경망락%반향전파인공신경망락%홍외광보
为了分类鉴别苦丁茶,采用竞争神经网络(CNN)和反向传播人工神经网络(BP网络)两种模式的人工神经网络(ANN)分别分析了各种苦丁茶的红外谱图.作者采用25个样本作训练集,11个样本作检验集,用两种网络进行了训练.结果表明,CNN网络和BP网络均能够有效地实现苦丁茶产地的鉴别,但CNN网络能够进一步地区分苦丁茶的级别.实验表明,CNN速度快,预测结果准确,可望用竞争神经网络(CNN)和红外光谱法结合分类鉴别苦丁茶.
為瞭分類鑒彆苦丁茶,採用競爭神經網絡(CNN)和反嚮傳播人工神經網絡(BP網絡)兩種模式的人工神經網絡(ANN)分彆分析瞭各種苦丁茶的紅外譜圖.作者採用25箇樣本作訓練集,11箇樣本作檢驗集,用兩種網絡進行瞭訓練.結果錶明,CNN網絡和BP網絡均能夠有效地實現苦丁茶產地的鑒彆,但CNN網絡能夠進一步地區分苦丁茶的級彆.實驗錶明,CNN速度快,預測結果準確,可望用競爭神經網絡(CNN)和紅外光譜法結閤分類鑒彆苦丁茶.
위료분류감별고정다,채용경쟁신경망락(CNN)화반향전파인공신경망락(BP망락)량충모식적인공신경망락(ANN)분별분석료각충고정다적홍외보도.작자채용25개양본작훈련집,11개양본작검험집,용량충망락진행료훈련.결과표명,CNN망락화BP망락균능구유효지실현고정다산지적감별,단CNN망락능구진일보지구분고정다적급별.실험표명,CNN속도쾌,예측결과준학,가망용경쟁신경망락(CNN)화홍외광보법결합분류감별고정다.
