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尝试利用主成分分析（PCA）和人工神经网络（ANN）中改进的BP算法、改进的RBF算法（最近邻RBF与女均值RBF相结合选取中心的算法）和女均值RBF算法结合多传感器信息融合技术，实现对酒类的定性识别。实验结果表明：利用信息融合，结合PCA的ANN方式为模式识别、分类提供了快速准确的辨识方法。
基于多传感器信息融合的酒类辨识方法研究
【摘 要】
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尝试利用主成分分析（PCA）和人工神经网络（ANN）中改进的BP算法、改进的RBF算法（最近邻RBF与女均值RBF相结合选取中心的算法）和女均值RBF算法结合多传感器信息融合技术，实现对酒类的定
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十五研究所,西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2007年24期
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