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摘要:
在不同单位辐射功率和辐射距离下对山药切片进行了红外辐射干燥温度试验.基于温度试验数据,通过Matlab神经网络工具箱,采用最速梯度下降法和L-M算法对这些数据分别进行了训练,将训练好的BP神经网络对山药切片进行温度预测.结果表明:L-M算法优于传统的最速梯度下降法,提高了BP神经网络的收敛速度和泛化能力,预测误差较小,适用性较强,可较好地预测红外干燥过程中山药切片的温度变化.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 山药切片红外干燥温度神经网络预测
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 山药 红外干燥 温度 L-M算法 神经网络
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 农产品加工工程
研究方向 页码范围 246-249,336
页数 分类号 TQ028.6+76|S632.1|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.11.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王相友 山东理工大学农业工程与食品科学学院 121 1487 19.0 31.0
2 张丽丽 中国农业大学工学院 15 376 9.0 15.0
6 张海鹏 山东理工大学农业工程与食品科学学院 3 44 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
山药
红外干燥
温度
L-M算法
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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农业机械学报
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