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BP神经网络在白砂糖含硫量预测中的应用

Application of BP Neural Network Model in Forecast of Sulfide Content in White Granulated Sugar
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摘要 通过测定清汁pH值、清糖浆pH值、清汁中残留SO2含量、清糖浆中残留SO2含量以及成品白砂糖的含硫量,建立BP神经网络模型并预测白砂糖的含硫量。结果表明,该方法可行,模型预测结果具有较高的精度。 The pH value of the clear juice,the pH value of the clear syrup,the content of SO2 in clear juice,the content of SO2 in clear syrup,and the content of SO2 in white granulated sugar were detected.BP Neural Network model was introduced to construct model to forecast the content of SO2 in white granulated sugar.The result shows that this method is feasible and the model has high accuracy.
出处 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2010年第12期10-12,共3页 Food Research and Development
基金 广西自然科学基金资助项目(0663023)
关键词 BP神经网络 MATLAB 白砂糖含硫量 BP neural network MATLAB sulfide content in white granulated sugar
  • 相关文献

参考文献2

  • 1沈参秋,李天义.蔗汁清净[M].北京:中国轻工业出版社,2001:105.
  • 2楼顾天,施阳.基于MATLAB的系统分析与设计[M]//神经网络.西安:西安电子科技大学出版社.1998:9-11.

共引文献2

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