基于最小不确定性神经网络的茶味觉信号识别
发表于:2025-01-23 作者:茶香楼
编辑最后更新 2025年01月23日,提出了一种基于最小不确定性神经网络方法的味觉信号识别模型,使用贝叶斯概率理论和粒子群优化算法(PSO),快速而有效地确定网络结构参数,实现了对10种茶味觉信号的识别,实验结果表明了将该模型引入到茶味觉
提出了一种基于最小不确定性神经网络方法的味觉信号识别模型,使用贝叶斯概率理论和粒子群优化算法(PSO),快速而有效地确定网络结构参数,实现了对10种茶味觉信号的识别,实验结果表明了将该模型引入到茶味觉信号识别的可行性和有效性。
完成机构:吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012
信号
味觉
网络
有效
模型
最小
不确定性
神经
神经网络
可行
网络结构
参数
可行性
大学
学院
技术
方法
有效性
机构
概率
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