基于人工神经网络的秸秆挤压膨化工艺参数优化
基于人工神经网络的秸秆挤压膨化工艺参数优化【摘要】:以秸秆挤压膨化的4个工艺参数—秸秆含水率、秸秆粒度、喷嘴出口间隙和螺杆螺距为输入,以生产率为输出,建立了4×9×1结构的BP神经
【关键词】: 计算机应用 人工神经网络 优化 秸秆挤压膨化 工艺参数
【分类号】:S126
【正文快照】: 秸秆挤压膨化的过程具有时变性、非线性和模糊性,其模型很难用简单的数学公式或传递函数来描述,用统计建模的方法运算繁琐。而神经网络具有并行处理的优点,神经元能描述非线性。因此,笔者用人工神经网络来建立秸秆挤压膨化生产率模型,并对工艺参数进行优化。1人工神经网络模
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