【摘 要】
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采用BP人工神经网络模型,以燃油烘丝机控制参数为输入变量,以燃油烘丝机出口水分为输出变量,建立神经网络模型,模拟输出变量的非线性关系。结果表明:在样本空间内,建立的6个隐含层神经元的BP神经网络模型对燃油烘丝机出口水分具有较好的预测能力,且精度较高,预测值与实际值平均偏差0.0074,可用于燃油烘丝机出口水分的计算。
【机 构】
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张家口卷烟厂有限责任公司,张家口经开区食品和市场监督管理局
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采用BP人工神经网络模型,以燃油烘丝机控制参数为输入变量,以燃油烘丝机出口水分为输出变量,建立神经网络模型,模拟输出变量的非线性关系。结果表明:在样本空间内,建立的6个隐含层神经元的BP神经网络模型对燃油烘丝机出口水分具有较好的预测能力,且精度较高,预测值与实际值平均偏差0.0074,可用于燃油烘丝机出口水分的计算。
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