BP神经网络在协定法麦汁理化指标预测中的应用

• 作者: 徐鹏 石殿瑜 赵长新 邱然 钱竹
• 来源期刊: 酿酒科技
• 学科: 工学
• 关键词: 啤酒酿造 制麦 理化指标 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 生产实践
• 页码范围: 54-56
• 页数: 3页
• 分类号: TS262.5|TS261.4
• 字数: 1543字
• 语种: 中文

摘要

建立了协定法麦汁浊度、糖化力、黏度以及浸出率的BP神经网络预测模型,希望通过此模型能够预测在不同设定工艺变量条件下协定麦汁的主要理化指标.选取8组数据进行BP神经网络的训练仿真,并用2组未参加训练的数据进行验证.在均方差为0.001的条件下,网络于242次训练后收敛,模型训练的最大相对误差为2.58%,预测值的最大相对误差为10.08%,表明该模型具有良好的预测和仿真能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵长新	大连工业大学生物与食品工程学院辽宁省发酵工程重点实验室	110	514	12.0	16.0
2	徐鹏	大连工业大学生物与食品工程学院辽宁省发酵工程重点实验室	8	82	6.0	8.0