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文檔簡介
1、卷煙配方設計涉及的數(shù)據(jù)及加工工藝非常復雜,是一個典型的不確定性,非線性問題。其主要任務為:一是對單料煙葉進行有效分組,二是建立合理的葉組化學指標、感官質量指標和煙氣化學指標之間的數(shù)學模型;三是根據(jù)成本最小原則,建立優(yōu)化模型,有約束的求解,得到最佳煙葉組合的比例。因此,本文考慮使用模糊聚類,BP神經網絡,約束非線性優(yōu)化集成應用來進行卷煙配方設計。 全文共分為5章。 第一章提出了本文選題背景、研究內容、研究意義、技術路線及創(chuàng)
2、新點等。 第二章詳細闡述了傳統(tǒng)煙葉分類過程及其弊端,提出了基于模糊等價矩陣的模糊聚類方法,并對構造模糊相似矩陣的方法、系數(shù)的確定進行研究,確定了適合卷煙配方的模糊相似矩陣,進而對單料煙葉進行有效分組。 第三章研究了BP網絡在卷煙配方化學成分預測中的應用。根據(jù)BP網絡的算法原理,分析了BP算法在應用于復雜問題時往往收斂很慢的原因。從激活函數(shù),隱層節(jié)點數(shù),權值,學習率等多方面對多個改進算法進行收斂性比較。最后結合卷煙配方問題
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