基于BP神经网络建立烤烟感官质量的预测模型

• 作者: 李东亮 焦桂珍 许自成 邵惠芳
• 来源期刊: 中国烟草学报
• 学科: 工学
• 关键词: 烟叶 化学成分 评吸质量 BP网络 过拟合
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 烟草与烟气化学
• 页码范围: 19-25
• 分类号: TS411
• 字数: 5167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5708.2011.01.004

摘要

烟叶化学成分是影响烟叶质量的物质基础,烟叶化学成分与评吸质量的关系探究一直是非常重要的研究领域.传统的数理统计方法无法直接给出烟叶感官质量的预测.BP神经网络具有很强的非线性映射能力,但是容易出现"过拟合".由于烟叶样本数据的噪声较大,为了提高预测模型的泛化性能,本文在应用BP神经网络建模时,采用"权值衰减"策略和样本验证策略进行训练.结果表明,设计合理的BP网络可以较好的对烟叶的常规化学成分进行感官质量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许自成	河南农业大学烟草学院	367	6312	41.0	60.0
2	邵惠芳	河南农业大学烟草学院	94	875	17.0	26.0
3	李东亮		42	567	13.0	21.0
4	焦桂珍	河南农业大学烟草学院	17	261	10.0	16.0