| 基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究 |
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| 引用本文： | 郑岩,周春光,黄艳新.基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究[J].小型微型计算机系统,2004,25(7):1290-1294. |
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| 作者姓名： | 郑岩 周春光 黄艳新 |
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| 作者单位： | 1. 北京邮电大学,计算机科学与技术学院,北京,100876
2. 吉林大学,计算机科学与技术学院,吉林,长春,130023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目 (60 175 0 2 4)资助，教育部“符号计算与知识工程”重点实验室资助 |
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| 摘 要： | 提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于荼味信号识剐的方法。该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函教的自动确定，并对模糊加权型推理法进行了改进，在此基础上构枣了一个模糊神经网络模型。通过5种茶味信号识别的仿真实验，表明本文提出方法的有效性。
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| 关 键 词： | 模糊c-均值聚类 模糊神经网络 味觉识别 |
| 文章编号： | 1000-1220(2004)07-1290-05 |
Taste Identification of Tea Through a Fuzzy Neural Network Based on Fuzzy c-means Clustering |
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| ZHENG Yan,ZHOU Chun guang,HUANG Yan xin.Taste Identification of Tea Through a Fuzzy Neural Network Based on Fuzzy c-means Clustering[J].Mini-micro Systems,2004,25(7):1290-1294. |
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| Authors: | ZHENG Yan ZHOU Chun guang HUANG Yan xin |
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| Affiliation: | ZHENG Yan,ZHOU Chun guang,HUANG Yan xin 1 |
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| Abstract: | Presents a fuzzy neural network model based on fuzzy c means (FCM) clustering algorithm to realize the taste identification of tea. The proposed method can acquire the fuzzy subset and its membership function in an automatic way with the aid of FCM clustering algorithm. Moreover, we improve the fuzzy weighted inference approach. The proposed model is illustrated with the simulation of taste identification of tea. |
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| Keywords: | fuzzy c-means clustering fuzzy neural network taste identification |
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