【摘 要】
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为了预测分析不同工况下烟叶加料的均匀性,文中提出一种基于神经网络MIV算法的烟叶加料工艺参数优化方法。通过对烟叶加料的工艺参数进行神经网络训练,利用MIV计算出各参数与
【基金项目】
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国家自然科学基金(51765027)~~
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为了预测分析不同工况下烟叶加料的均匀性,文中提出一种基于神经网络MIV算法的烟叶加料工艺参数优化方法。通过对烟叶加料的工艺参数进行神经网络训练,利用MIV计算出各参数与加料均匀性的相关性,确定影响加料均匀性的关键工艺指标。文中进行了相应的试验证明,结果显示相对误差被控制在5%以内。由此结果推出影响加料均匀性的关键工艺指标为:排潮开度、工艺流量、气体压力及料液流量。其中,排潮开度、工业流量及料液流量与加料均匀性负相关,气体压力与加料均匀性正相关;经过MIV进行变量剔除的神经网络的预测性较好。
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