红麻韧皮纤维生物酶脱胶研究新进展

分析了红麻韧皮纤维胶质组分,从分子水平阐述了生物酶脱胶机理。通过实验确定红麻生物酶脱胶工业化生产工艺流程及参数,为红麻韧皮纤维生物酶脱胶提供理论依据。

基于BP-ANN的红麻生物酶脱胶预测模型的构建

由于红麻脱胶环境是一个典型的非线性、强耦合、时变的复杂被控对象,难以实现产业化所要求的实时跟踪控制,其模型难以通过机理建模的方式用简单数学公式或传递函数来描述。将人工神经网络理论应用到红麻韧皮纤维生物酶脱胶过程当中,分析了温度、时间、pH值、浴比和酶浓度等五项主要脱胶工艺参数对脱胶效果的影响水平,经过MATLAB仿真程序的设计和实验,确定了最佳的BP神经网络拓扑结构,建立了红麻韧皮纤维脱胶的神经网络预测模型。

红麻生物酶脱胶BP神经网络预测模型的构建

针对红麻韧皮纤维生物酶脱胶过程具有的时变、非线性和不确定等特性,提出采用BP神经网络对脱胶过程进行预测建模的方法。根据脱胶实验中采用的多种不同的工艺参数和对应的脱胶效果,通过网络训练误差的横向和纵向的对比分析,选择采用traincgf函数主导的具有5-12-3结构的BP神经网络,成功地构建起脱胶过程的预测模型。