混沌优化神经网络在仿生鼻中的应用：白酒识别率高达100% (2006)

"基于混沌神经网络的仿生鼻的研究及其应用"是一篇2006年的科学论文，由石志标、左春柽和栗立刚共同撰写。该研究主要关注于利用生物嗅觉信息获取的原理来构建一种仿生鼻系统，旨在模拟生物的嗅觉功能，并在模式识别领域中提高效率。 在论文中，研究者们设计了一个含有传感器阵列的仿生鼻鼻流道和控制装置，这一创新结构使得系统能够主动调节气体流量和气味分子的浓度，从而提升嗅觉系统的灵敏度。他们特别针对人工嗅觉系统中普遍采用的人工神经网络（BP算法）的学习过程缓慢的问题，引入了一种更接近生物嗅觉的混沌优化神经网络算法。这种混沌算法被用来改进BP神经网络的误差修正过程，从而加速网络的收敛速度。 通过仿真比较，研究者们对比了标准BP算法和混沌优化算法的性能，结果显示混沌优化神经网络算法在处理模式识别任务时具有显著的优势。这表明混沌算法的引入可以有效地解决传统神经网络学习过程中可能出现的收敛速度慢和训练效率低下的问题。 最后，研究团队运用所研发的仿生鼻对白酒进行了实验研究，实验结果表明，该仿生鼻在识别白酒种类方面的准确率达到了100%，这充分证明了混沌神经网络在仿生嗅觉系统中的应用潜力和高效性能。 这篇论文的关键词包括混沌理论、仿生鼻、神经网络以及白酒识别，它属于自然科学领域的研究，特别是生物学和农业工程学的交叉学科。文章的发表对进一步理解生物嗅觉机制，以及开发更加智能化、高效的化学感应系统提供了理论基础和技术参考。