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本文针对甘蔗制糖结晶控制过程中由于传感器失灵引起的变量及参数不可测的问题，建立一个甘蔗制糖结晶过程的神经网络模型。该模型以温度、锤度和纯度一些主要变量为输入，煮糖的结晶速度为输入。用一组历史数据作为学习的样本，根据ＢＰ算法对网络的权值进行训练，以达到逼近实际煮糖过程的目的。这样就可以间接得出蔗糖的结晶速度，从而可以控制制糖的时间，便于实现制糖的自动化。