双孢蘑菇远红外干燥神经网络预测模型建立

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摘要：分析了双孢蘑菇在远红外干燥过程中,辐射强度、辐射距离、物料温度、物料厚度、干燥时间等因素对干燥速率的影响。基于BP神经网络建立了含水率与各因素之间的网络模型结构,输入层、隐含层和输出层的神经元数分别为5、11、1。以干燥试验数据作为训练和测试的样本值,利用Matlab中的神经网络工具箱,经过有限次迭代计算获得一个反映试验数据内在联系的数学模型,并实现对该模型的训练和系统的模拟。结果表明：在试验范围内,BP神经网络可以高效、准确、快速地建立模型,且模型的预测值与实测值拟合较好,能够准确而可靠地实现含水率在线预测。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90304X/201005/33939690.html

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关键词：预测模型 神经网络 神经网 BP神经网络 MATLAB 双孢蘑菇 远红外 干燥 含水率 预测模型