典型文献
基于BP神经网络建立二次润叶工艺参数的预测模型
文献摘要：
文中研究了在打叶复烤的二次润叶过程中,热风润叶机的工艺参数设置对出口叶片质量指标的影响,并建立相应预测模型.根据二次润叶特色工艺数据的特征,建立了BP神经网络预测模型.调用目前流行的神经网络编写框架TensorFlow的高级API接口搭架神经网络结构,逐步优化神经网络结构中的激活函数、优化器、隐藏层神经元数目等关键参数,使其对测试集的预测结果达到最佳状态.通过输入前蒸汽喷嘴压力、前端加水流量、热风温度、回风温度、进料叶片温度、进料叶片水分组合的参数,预测出口叶片水分、温度这两个关键的烟叶评测指标.根据预测结果的均方误差、均方根误差、平均绝对误差得出,当隐藏层神经元数目为7,激活函数为ReLU,优化器选择RMSprop时可取得较好的效果.
文献关键词：
BP神经网络;二次润叶;TensorFlow;激活函数;优化器;出口叶片温度;出口叶片水分;均方误差
中图分类号：
作者姓名：
周永长;黄亚宇
作者机构：
昆明理工大学 机电工程学院,云南 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]周永长;黄亚宇-.基于BP神经网络建立二次润叶工艺参数的预测模型)[J].电子科技,2022(09):79-86
A类：
出口叶片水分,出口叶片温度
B类：
二次润叶,中研,打叶复烤,工艺参数设置,质量指标,建立相应,特色工艺,工艺数据,神经网络预测模型,调用,TensorFlow,API,搭架,神经网络结构,优化神经网络,激活函数,优化器,测试集,达到最佳,喷嘴压力,加水,水流量,热风温度,回风温度,进料,预测出,烟叶,评测指标,据预测,均方误差,平均绝对误差,ReLU,RMSprop,可取
AB值：
0.328866
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