基于粒子群优化的嗅-味融合技术在啤酒辨识中的应用

《农业机械学报》 

刘晶晶¹杨佳琳¹Zhang Xiuyu²孙彬¹张晓婷¹门洪¹

1. 东北电力大学自动化工程学院2. 康戈迪亚大学机械与工业工程系

摘  要：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%。

关键词：啤酒； 嗅/味融合技术； 电子鼻/舌； K均值聚类； 粒子群；