人工嗅觉研究进展及其在食品香气评定中的应用展望

概述了人工嗅觉系统的研究历史与应用现状,详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理,阐述了基于神经网络的人工嗅觉系统在食品香气质量评定中的广阔应用前景     

并联神经网络在烤烟内在品质评定中的应用

应用并联神经网络分析方法,能直接将烤烟主要化学成分测量数据转换为与香气,吃味,杂气,刺激性等评吸专家的感官评分指标值相一致的结果,应用实例表明,与感官评定方法相比,该方法在客观性,准确性等方面具其优越性。     

基于遗传算法的卷烟质量评定神经网络模型

卷烟质量的优劣迄今仍是造卷烟评吸专家的感官进行了评定。由于受到多种主、客观因素的影响,评定结果的准确性往往难以保证。为此,作者提出了一种基于遗传算法的神经网络评定模型及获取网络权重参数的具体遗传操作方法。实例证明,该模型能够根据烟草中的６种化学成分（总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾及氯离子）的测量值为确定卷烟的质量。为今后对卷烟质量进行人工智能评定打下了基础。     

人工溴觉研究进展及其在食品香气评定中的应用展望

概述了人工溴觉系统的研究历史与应用现状，详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理，阐述了基于神经网络的人工溴觉系统在食品香气质量评定中的广阔应用前景。