知識發(fā)現(xiàn)方法研究及其在感覺評估中的應(yīng)用.pdf

1、知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database,KDD)，是一種以計算機(jī)為工具，將人工智能、統(tǒng)計、計算機(jī)及數(shù)據(jù)庫等技術(shù)相結(jié)合，旨在從數(shù)據(jù)中提取總結(jié)出新信息的技術(shù)。感覺評估，即測量、分析和解釋人感覺(視覺、味覺、嗅覺、觸覺、聽覺)對產(chǎn)品特征的反應(yīng)或評價的科學(xué)技術(shù)。感覺評估具有主觀性、靈活性的特點，以前通常依靠專家經(jīng)驗進(jìn)行。隨著信息量的膨脹、工業(yè)需求的增加和評估精度的提高，傳統(tǒng)方法已經(jīng)難以大規(guī)模推廣。因此，借助神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段實現(xiàn)智能感覺評估中的知識發(fā)現(xiàn)，將具有重要的現(xiàn)實意義。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、自學(xué)習(xí)和推廣能力強(qiáng)的特點，但經(jīng)訓(xùn)練獲得的知識不容易顯式表達(dá)，難以被人們理解。為此，首先引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)逼近器的知識發(fā)現(xiàn)算法，將隱層單元的非線性激勵函數(shù)進(jìn)行三段線性化逼近，實現(xiàn)了輸入與輸出之間關(guān)系的規(guī)則提取。通過對輸入神經(jīng)元進(jìn)行削減實現(xiàn)了輸入空間的壓縮。將該算法應(yīng)用于卷煙感覺評估，提取了煙葉理化指標(biāo)與感官質(zhì)量指標(biāo)之間的規(guī)則