基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别.pdf下载

weixin_39820835 2022-02-14 15:22:17

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基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别.pdf

本系列中为大家生动形象得讲解神经网络的来源和相关知识点，此外通过案例清楚的了解BP算法的来龙去脉。1.1神经网络来源1.2了解感知器认知过程1.3感知器代码实现逻辑或和与1.4感知器网络和S型神经元及激活函数1.5神经网络之结构详解1.6.1神经网络BP算法前置知识1.6.2神经网络BP算法W7过程演练1.6.3神经网络BP算法W1过程和总结1.6.4神经网络BP算法python执行过程资料：视频：

基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别(20211103001219).pdf

提出一种利用可见-近红外反射光谱技术快速无损鉴别葡萄品种的新方法。采用主成分分析法对三个葡萄品种的光谱进行聚类分析。结果表明, 黑提葡萄能够被区分。进一步采用人工神经网络技术对马奶子和木拉格两种葡萄进行品种鉴别。以前10个主成分作为神经网络的输入, 品种类型作为神经网络的输出, 建立三层BP神经网络模型。结果显示, 这两个品种的识别准确率达到98.28 %, 结果优于簇类独立软模式(SIMCA)。同时提出葡萄品种鉴别的四个敏感波段: 452、493、542和668 nm。基于敏感波段光谱的BP神经网络预测准确率为97.41%。说明采用可见-近红外光谱分析技术结合主成分分析和人工神经网络的方法能够快速无损鉴别葡萄的品种, 为葡萄品种的鉴别提供了一种新方法。

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