【摘 要】
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根据葡萄皮色素提取工艺过程中的提取剂浓度、温度、pH、时间等影响因素与输出结果色素提取率这一变量之间的非线性关系,建立了改进的BP神经网络预测模型。针对传统BP学习算
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛266061,核工业理化工程研究院天津300180
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根据葡萄皮色素提取工艺过程中的提取剂浓度、温度、pH、时间等影响因素与输出结果色素提取率这一变量之间的非线性关系,建立了改进的BP神经网络预测模型。针对传统BP学习算法收敛速度慢、存在局部极值等不足,引入动量项以改进该学习算法。结合实际数据,运用迭代优化的控制算法对网络的权值和阈值进行不断训练并利用MATLAB进行仿真验证。研究结果证明了改进后的BP神经网络对色素提取率的预测控制具有精度高、泛化能力强,实用性强的优点,为色素得率提供了良好的理论基础和预测方法。
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