基于BP神经网络的常规化学成分预测烟气成分和感官得分预测模型研究

郭春生; 李力群; 纪旭东; 乔月梅; 牛文广; 王胜利; 叶亚军

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基于BP神经网络的常规化学成分预测烟气成分和感官得分预测模型研究

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为了探索内在化学成分与卷烟烟气指标和感官品质得分之间的关系,建立相应的预测卷烟烟气指标和感官品质得分神经网络模型数学模型。测试了A牌号卷烟不同批次成品卷烟常规化学成分、主流烟气化学成分和感官得分,以常规化学成分作为网络输入,分别建立主流烟气化学成分和感官得分的BP神经网络预测模型。隐含层节点为9,输入函数为Tansig,输出函数为Purelin。训练方法为梯度下降法。选择22个样本作为训练样本,其中19个作为测试样本,3个作为验证样本。训练的目标为允许误差0.000 1,最大迭代次数10 000次。预测结果与烟气常规化学检测和人员实际评吸结果比较,相对标准偏差小于5%,达到了较好的预测结果。该模型对于预测卷烟主流烟气成分的释放量和感官评价具有指导意义。

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来源
《农产品加工》 |2017年第2期|51-55|共5页
作者
郭春生; 李力群; 纪旭东; 乔月梅; 牛文广; 王胜利; 叶亚军;
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作者单位

内蒙古昆明卷烟有限责任公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TS411;
关键词
BP神经网络; 常规化学成分; 烟气成分; 感官品质得分;

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