基于RBF神经网络的杂粮粉超微粉体粒径预测研究

王萍; 郭嘉成

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基于RBF神经网络的杂粮粉超微粉体粒径预测研究

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超微粉体技术是21世纪食品工程学科一项先进的加工技术,在日本及韩国的杂粮粉生产加工方面广泛应用.基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络分别利用MATLAB软件构建杂粮粉超微粉体加工粒径占比预测模型以及使用SPSS Modeler软件构建杂粮粉超微粉体加工影响因素重要性预测模型,综合预测在固定杂粮原料配比及粉碎机运行频率恒定的情况下的杂粮粉体颗粒平均分布特性具有良好的精确度,试验证明,杂粮粉超微粉体加工粒径占比预测模型预测相对误差小于1％的约占35％,误差在1％和3％之间的约占32％,误差在3％和5％之间的约占17.5％,杂粮粉超微粉体加工影响因素重要性预测模型的准确程度达80.5％.

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来源
《食品研究与开发》 |2018年第19期|1-6|共6页
作者
王萍; 郭嘉成;
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作者单位

天津工业大学电气工程与自动化学院;

天津300387;

天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室;

天津300387;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
超微粉体技术; 杂粮粉; 径向基函数; 神经网络; SPSSModeler;

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