BP神经网络对超临界CO2萃取油茶籽油过程的模拟

卢泽湘; 范立维; 郑德勇; 廖益强; 黄彪

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BP神经网络对超临界CO2萃取油茶籽油过程的模拟

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应用BP神经网络(BPNN)对超临界CO2萃取油茶籽油过程进行了模拟和预测.研究了神经网络的构建、训练以及学习算法和隐含层结构的优化,并用得到的神经网络对不同原料平均粒径(0.215 ～ 0.625mm)、压力(30 ～ 35MPa)、温度(35 ～ 50℃)、CO2流量(20～25L/h)条件下的油茶籽油收率进行预测.结果表明:L - M算法是适宜的BP神经网络学习算法;具有5/8/1结构的BP神经网络的模拟性能最优;模型的预测值与实验结果吻合较好,大部分数据的相对误差小于3%,说明BP神经网络适用于超临界CO2萃取油茶籽油过程的模拟.

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来源
《林产化学与工业》 |2010年第5期|12-18|共7页
作者
卢泽湘; 范立维; 郑德勇; 廖益强; 黄彪;
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作者单位

福建农林大学材料工程学院,福建福州,350002;

福建农林大学资源与环境学院,福建福州,350002;

福建农林大学材料工程学院,福建福州,350002;

福建农林大学材料工程学院,福建福州,350002;

福建农林大学材料工程学院,福建福州,350002;

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正文语种 chi
中图分类 TQ028.32TQ351;
关键词
神经网络; 超临界CO2; 萃取; 油茶籽油;

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