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基于BP神经网络预测红外-喷动干燥带壳鲜花生水分比
被引量：
14
1
作者
朱凯阳
任广跃
+4 位作者
段续
仇彩霞
李琳琳
楚倩倩
余祖艳
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期9-18,共10页
为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为...
为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为干燥温度、进口风速、助流剂质量和干燥时间,隐含层节点数为11,输出层为带壳鲜花生水分比,拓扑结构为“4-11-1”的BP神经网络模型。结果表明:干燥温度和进口风速是影响带壳鲜花生水分比的主要因素,增加进口风速和提高干燥温度能有效缩短带壳鲜花生的干燥时间,提高干燥效率。采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法为训练函数,选择tansig-purelin为网络传递函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其水分比预测值与实验值之间的决定系数R^(2)为0.99,均方误差为0.02,水分比预测结果相较于传统经典数学模型准确且迅速。本研究建立的BP神经网络模型可为带壳鲜花生在红外-喷动干燥过程中的水分比在线预测提供理论依据和技术支持。
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关键词
BP神经网络
带壳鲜花生
红外-喷动干燥
水分比
预测模型
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职称材料
题名
基于BP神经网络预测红外-喷动干燥带壳鲜花生水分比
被引量：
14
1
作者
朱凯阳
任广跃
段续
仇彩霞
李琳琳
楚倩倩
余祖艳
机构
河南科技大学食品与生物工程学院
粮食储藏安全河南省协同创新中心
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期9-18,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(31671907)
“十三五”国家重点研发计划重点专项(2017YFD0400901)
+1 种基金
“智汇郑州·1125聚才计划”项目(郑政[2017]40号)
河南省高校重点科研项目(20A550006)。
文摘
为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为干燥温度、进口风速、助流剂质量和干燥时间,隐含层节点数为11,输出层为带壳鲜花生水分比,拓扑结构为“4-11-1”的BP神经网络模型。结果表明:干燥温度和进口风速是影响带壳鲜花生水分比的主要因素,增加进口风速和提高干燥温度能有效缩短带壳鲜花生的干燥时间,提高干燥效率。采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法为训练函数,选择tansig-purelin为网络传递函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其水分比预测值与实验值之间的决定系数R^(2)为0.99,均方误差为0.02,水分比预测结果相较于传统经典数学模型准确且迅速。本研究建立的BP神经网络模型可为带壳鲜花生在红外-喷动干燥过程中的水分比在线预测提供理论依据和技术支持。
关键词
BP神经网络
带壳鲜花生
红外-喷动干燥
水分比
预测模型
Keywords
backward propagation neural network
fresh in
-
shell peanut
infrared
-
assisted spouted bed drying
moisture ratio
prediction model
分类号
TS255.1 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络预测红外-喷动干燥带壳鲜花生水分比
朱凯阳
任广跃
段续
仇彩霞
李琳琳
楚倩倩
余祖艳
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
14
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