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基于BP神经网络的白酒探汽上甑方法研究
文献摘要：
目的:针对目前白酒"探汽上甑"工艺在自动化酿造过程中存在探汽准确率低的问题,提出一种基于BP神经网络的探汽方法.方法:使用红外相机采集上甑蒸馏过程中酒醅表层图像获得酒蒸汽温度分布特征,按照上甑工艺特点将图像分类,结合图像预处理技术对图像温度特征提取,通过神经网络分类模型训练得到探汽模型.结果:通过实验验证,该方法的探汽准确率高达98.11％,并且引入模型评价指标精确度、召回率、Fl(Fl-score)值,其各项指标值为0.9819、0.9816、0.9818;结论:模型性能表现良好,能够满足当前白酒"探汽上甑"工艺要求.
文献关键词：
探汽方法;红外图像;图像预处理;特征提取;BP神经网络;模型评估
中图分类号：
作者姓名：
王耀;张贵宇;刘文斌;罗琪;林椿松;庹先国
作者机构：
四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川宜宾644000;四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室,四川宜宾644000;西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;四川轻化工大学机械工程学院,四川宜宾644000
文献出处：
引用格式：
[1]王耀;张贵宇;刘文斌;罗琪;林椿松;庹先国-.基于BP神经网络的白酒探汽上甑方法研究)[J].食品科技,2022(01):99-106
A类：
探汽方法
B类：
白酒,酿造,红外相机,机采,蒸馏,酒醅,酒蒸,蒸汽温度,温度分布,照上,工艺特点,点将,图像分类,图像预处理,预处理技术,温度特征,神经网络分类,分类模型,模型训练,练得,模型评价指标,召回率,Fl,score,指标值,模型性能,工艺要求,红外图像,模型评估
AB值：
0.476723
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