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摘要:
本文应用人工神经网络模拟了棉粕的挤压膨化脱酚工艺,建立了一个3层网络结构的BP神经网络模型用以预测游离棉酚的降解规律,采用十拆交叉验证表明:选择隐藏层神经元数为8、网络训练函数为“traingdx”,此网络参数条件下,网络预测准确度高,网络预测输出与实验结果的相关系数(R2)为0.9941、均方根误差为0.4971.基于神经网络模型利用遗传算法进行全局寻优的结果表明,棉粕挤压膨化脱酚的最佳工艺条件为膨化温度131℃、物料水分51%、螺杆转速158r/min、喂料速度136kg/h,在此条件下,游离棉酚的实际降解率为90.50%,与遗传算法优化预测结果的平均相对误差为1.38%,平均相对误差较小.本研究表明,神经网络模拟结合遗传算法对棉粕挤压膨化脱酚工艺具有较好的优化效果.
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文献信息
篇名 基于神经网络遗传算法优化棉粕挤压膨化脱酚工艺
来源期刊 食品工业科技 学科 工学
关键词 棉粕 挤压膨化 脱酚 神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2015,(13) 所属期刊栏目 工艺技术
研究方向 页码范围 243-246
页数 分类号 TS229
字数 语种 中文
DOI 10.13386/j.issn1002-0306.2015.13.043
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 黄庆德 中国农业科学院油料作物研究所 53 810 14.0 27.0
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研究主题发展历程
节点文献
棉粕
挤压膨化
脱酚
神经网络
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品工业科技
半月刊
1002-0306
11-1759/TS
大16开
北京永外沙子口路70号
2-399
1979
chi
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