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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106295802A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610624626.9
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G06N3/084 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法优化BP神经网络的茶叶存储时间分类方法，旨在通过改进的BP神经网络解决茶叶储存时间分类问题，属于茶叶储存时间分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建样本集。利用粒子群算法优化BP神经网络，获得BP神经网络的权值和阈值，进而构建毛峰茶叶储存时间的PSO-BP分类模型和方法，本发明的有益效果在于将粒子群算法优化BP神经网络算法应用于茶叶数据中，提高预测茶叶储存时间分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法。
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公开(公告)号：CN106295801A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610624613.1
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/086
Abstract: 本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法，旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题，属于茶叶储存时间分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建样本集。利用果蝇算法优化广义回归神经网络，获得广义神经网络的平滑因子，进而构建毛峰茶叶储存时间的FOA-GRNN分类模型和方法。本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中，提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法。
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公开(公告)号：CN106295802B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610624626.9
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法优化BP神经网络的茶叶存储时间分类方法，旨在通过改进的BP神经网络解决茶叶储存时间分类问题，属于茶叶储存时间分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建样本集。利用粒子群算法优化BP神经网络，获得BP神经网络的权值和阈值，进而构建毛峰茶叶储存时间的PSO‑BP分类模型和方法，本发明的有益效果在于将粒子群算法优化BP神经网络算法应用于茶叶数据中，提高预测茶叶储存时间分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法。
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公开(公告)号：CN106295801B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610624613.1
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法，旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题，属于茶叶储存时间分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建样本集。利用果蝇算法优化广义回归神经网络，获得广义神经网络的平滑因子，进而构建毛峰茶叶储存时间的FOA‑GRNN分类模型和方法。本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中，提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法。
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公开(公告)号：CN106295686A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610624628.8
申请日：2016-08-01
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种参数优化支持向量机的茶叶香气分类方法，旨在通过改进的支持向量机解决茶叶香气分类问题，属于茶叶香气分类领域。其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征，采集不同时间不同传感器的特征值，构建数据集。利用算法优化支持向量机，获取优化的惩罚因子C和核函数参数g，进而构建毛峰茶叶香气的支持向量机SVM分类模型。本发明的有益效果在于可提高预测茶叶香气分类的效率和准确度，为消费者提供茶叶香气分类的有效方法。
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