作者：刘晶晶,杨佳琳,Zhang Xiuyu,孙彬,张晓婷,门洪 单位：中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版：《农业机械学报》2016年第10期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2016100300 DOC编号：DOCNYJX2016100309 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 利用电子鼻/舌融合系统对啤酒香气、滋味进行检测，基于其融合后的嗅/味综合信息实现啤酒的分类。由于传统K均值聚类结果依赖于初始值的选取，且易陷入局部最优，依据融合数据特点提出一种改进的基于粒子群优化的K均值聚类算法，该算法在运行过程中优化了权重系数，随着迭代次数增加同时调整收敛速度，使粒子的搜索更趋于平衡化，同时引入压缩因子，平衡全局与局部矛盾。将该算法与K均值聚类算法进行比较，实验数据证明该算法具有较好的全局收敛性，能克服易陷入局部最优的缺点而收敛于最优解，结果显示：该算法对5种啤酒聚类效果明显，正确率稳定在93.3%。

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