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摘要:
准确完整地模拟红枣黑变过程中主要成分的连续变化过程,对于明确黑变过程中的变化机理、提高成品质量具有重要的意义.论文首先分析了黑变过程中主要成分变化的时序状态特征,明确模拟过程中必须同时考虑状态变化信息和数值变化信息,选择能够模拟时序状态变化的长短时间记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTM)作为基础方法;然后根据实验数据采集困难,状态间相关性强的特点,构建卷积长短时间记忆网络模型(Convolutional Long Short Term Memory networks,LSTM,CLSTM),设计了模型的训练方法,使新模型能够较好地模拟黑变过程主要成分连续变化;选择糠醛为实验对象进行了数值模拟实验,并使用最近插值法、为阶梯插值、线性插值法、2阶B样条曲线插值、3阶B样条曲线插值法作为对比方法,实验分析结果表明,本文提出的方法在平均方差、平均误差、最大误差、最小误差等各个指标上增多明显优于其它方法,能够更好地捕捉黑变过程中主要成分的变化特征,对于揭示黑变过程机理,具有重要的参考和借鉴价值.
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文献信息
篇名 红枣黑变过程中主要成分连续变化模拟方法
来源期刊 科教导刊-电子版(下旬) 学科 工学
关键词 红枣 黑变过程 时序变化 卷积长短时间记忆网络模型
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 理论广角
研究方向 页码范围 284-285
页数 2页 分类号 TS255
字数 2502字 语种 中文
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