基于BP神经网络的烟叶醇化感官质量仿真模拟

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通过建立烟叶醇化感官质量的预测模型,用于预测烟叶醇化过程中的感官变化,突破烟叶养护工作传统以经验指导烟叶库存周转和配方使用。选取4个仓库中18个不同样品烟叶在间隔6个月,共36个月自然醇化后的醇化感官评分作为初始样本。通过因子分析,划分出烟叶醇化度等级,再进行BP神经网络训练,经检验表明此模型应用于预测烟叶醇化感官质量性能较好,均方误差最大值(MSE)为1.00E-06,预测可知第42个月烟叶醇化度等级仅凉山会理C3F不合格。
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