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文檔簡(jiǎn)介
1、本文簡(jiǎn)述了國(guó)內(nèi)外煙草行業(yè)的基本情況,煙草化學(xué)的研究現(xiàn)狀。本文以CORESTA方法推薦的總糖、還原糖、氯化物、尼古丁、氨、硝酸鹽、總氮、揮發(fā)堿等8個(gè)化學(xué)指標(biāo)作為煙葉常規(guī)化學(xué)指標(biāo),采集了827個(gè)煙葉樣本的歷史數(shù)據(jù)。以總糖、還原糖、總氮、總煙堿、總揮發(fā)堿、有機(jī)酸、酚類(lèi)、石油醚提取物、氯化物、氧化鉀等10個(gè)化學(xué)指標(biāo)為依據(jù),采集了95個(gè)煙葉樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行建模數(shù)據(jù)樣本準(zhǔn)備。本文還研究了氨基酸分析方法,并對(duì)上述95個(gè)煙葉樣本進(jìn)行了氨基酸分析,開(kāi)發(fā)了煙
2、葉揮發(fā)性成分的定量分析方法,并對(duì)30個(gè)煙葉樣本進(jìn)行了揮發(fā)性成分的定量分析,上述數(shù)據(jù)為煙葉質(zhì)量預(yù)測(cè)建模作好了準(zhǔn)備。本文結(jié)合煙草工業(yè)的生產(chǎn)實(shí)際,采用Delphi7.0和SQLServer2000開(kāi)發(fā)工具,選用C/S模式,開(kāi)發(fā)了《煙葉品質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)》,一方面為煙草企業(yè)的煙葉數(shù)據(jù)管理、產(chǎn)品研發(fā)服務(wù),另一方面為煙葉質(zhì)量的人工預(yù)測(cè)奠定了基礎(chǔ)?! 〔捎孟闰?yàn)知識(shí)對(duì)煙葉進(jìn)行初步分類(lèi),根據(jù)煙葉的常規(guī)化學(xué)指標(biāo),建立了煙葉品質(zhì)的帶動(dòng)量自學(xué)習(xí)率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模
3、型庫(kù)。識(shí)別結(jié)果優(yōu)于文獻(xiàn)值。探討了煙葉質(zhì)量預(yù)測(cè)時(shí)的化學(xué)指標(biāo)變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的影響。其影響的順序是:煙葉揮發(fā)性成分指標(biāo)大于氨基酸與理化混合指標(biāo),氨基酸與理化混合指標(biāo)大于理化指標(biāo),理化指標(biāo)大于常規(guī)理化指標(biāo)。討論了BP網(wǎng)絡(luò)存在的問(wèn)題以及與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的差別,提出了RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化策略?! 「鶕?jù)遺傳算法的基本理論,討論了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的優(yōu)點(diǎn),以及利用遺傳算法輔助計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。采用遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煙葉的質(zhì)量預(yù)測(cè)?! ∮懻摿?/p>
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