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基于计算智能味觉信号识别方法的研究
  • 项目名称：基于计算智能味觉信号识别方法的研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60673099
  • 申请代码：F020508
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2007-01-01-2009-12-31
  • 项目负责人：周春光
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：吉林大学
  • 批准年度：2006
中文摘要：

在对味觉信号识别中，利用多模态信息融合理论，完成了具有鲁棒性的特征提取技术，融合的多特征表示技术，多模态识别系统中的结合方法以构成多模态识别系统；利用小波变换和主成分分析（PCA）实现数据压缩方法；利用聚类分析、统计学习、粗糙集方法实现味觉信号的分类；构建模糊进化神经网络的最佳结构，实现模糊识别。本项研究成果跟踪国际研究前沿，推动计算机味觉的研究朝实用化水准发展，将新方法引入到味觉信号识别领域，以实现对食品、饮料等味道进行评价和自动识别，对食品加工业的企业管理、产品质量的检测、口味和味道的评定，对食品的贮藏、贩卖过程中的质量品质的检测等有十分重要的意义。

中文主题词： 计算机味觉；多模态融合识别；模糊神经网络；进化计算
结论摘要：

英文主题词Machine taste; multi-information fusion identification; fuzzy neural network; evolutionary computation

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 33
  • 17
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
Image Retrieval Using Multi-Granularity Color Features
一种基于分类目标的启发式离散化算法
基于微分进化求解多目标优化问题中的退化现象
多粒度颜色特征在图像检索中的应用
一种新的面向顾客的目录分割算法
SVM置信度在线评估以及决策改进
自相似特征彩色图像检索算法
基于 DCT 和 SVD 的图像检索算法
Catalog segmentation with double constraints in business
基于商空间粒度计算的图像检索
图像检索中基于粒子群优化的相关反馈算法
最坏情况下#3-SAT问题最小上界
SVM Incremental Learning with Model Adjusting in the Wise-Increasing Neighborhood
Dynamics of Continuous Discrete and Impulsive Systems
A multi-approaches-guided genetic algorithm with application to operon prediction
基于微分演化的PSO参数选择策略
基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法
基于粗糙集和证据理论的决策规则提取
关于PSO方法中粒子运行轨迹的修正
增强的非监督异常检测算法 IUADA
求解多目标优化问题的一种多子群体进化算法
探讨基于平衡能的禽流感病毒结构分析
一种新的最小二乘支持向量聚类
一种基于连续属性离散化的知识分类方法
加权K近邻和加权投票相结合的虹膜识别算法
简约支持向量聚类
双层分类策略及其实现算法
增强的非监督异常检测算法IUADA
Pathway计算预测方法研究进展
会议论文
A New Text Detection Approach Based on BP Neural Network for Vehicle License Plate Detection in Comp
Combining Weighted SVMs and Spectrum-Based kNN
A Novel Method for Prediction of Protein Domain Using Distance-Based Maximal Entropy
A Multi-gene-Feature-Based Genetic Algorithm for Prediction of Operon
Derive Local Transformation From SVM
Research on Data Mining Algorithms for Automotive Customers’ Behavior Prediction Problem
Operon Prediction Using Neural Network Based on Multiple Information of Log-Likelihoods
Compromise Criterion for SVM Model Selection and Training: in Multi-Relational Context
The Application of DWT and SVD in Image Retrieval
Image Retrieval Using Multi-Granularity Color Features
Research on the Sharing E-Learning Based on SOA and Semantic Web Architecture
Image Retrieval Using Multi-Granularity Features of Color and Texture
A Novel Off-Line Signature Verification Based on Adaptive Multi-resolution Wavelet Zero-Crossing and
SVM Learning from Imbalanced Data by GA Sampling for Protein Domain Prediction
Solving One-dimensional Cutting-stock Problem Based on Ant Colony Optimization
Immune Particle Swarm Optimization for Support Vector Regression on Forest Fire Prediction.
Improved Clonal Selection Algorithm for Protein Contact Map Prediction
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