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基于BP神经网络在烟叶烤片机中回潮区的控制及应用

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-10页
    1.1 背景介绍第7-8页
    1.2 烤片机水分、温度控制的国内外研究现状与发展第8-10页
第二章 烤片机的控制过程第10-18页
    2.1 烤片机工作方式第10-11页
    2.2 定量喂料控制第11-12页
    2.3 烤片机电机运行速度控制第12-13页
    2.4 烤片机预热控制第13页
    2.5 烤片机干燥区控制第13-15页
    2.6 烤片机冷却区控制第15页
    2.7 烤片机回潮区控制第15-17页
    2.8 工艺指标第17-18页
第三章 烤片机控制模型的设计与实现第18-42页
    3.1 烤片机控制预测模型的网络结构第20-24页
        3.1.1 确定输入、输出节点数第20页
        3.1.2 网络层数第20-21页
        3.1.3 隐层节点数第21页
        3.1.4 传递函数第21-22页
        3.1.5 其他参数第22页
        3.1.6 软件设计第22-24页
    3.2 烤片机预测模型的设计与实现第24-32页
        3.2.1 网络权值、阈值初始化第24-25页
        3.2.2 输入数据归一化与输出数据反归一化第25-27页
        3.2.3 加权、转移运算第27-29页
        3.2.4 均方误差第29-30页
        3.2.5 权值调整第30-32页
        3.2.6 程序运行第32页
    3.3 相关数据的处理第32-35页
        3.3.1 导出输入层到隐层权值第33页
        3.3.2 导出隐层到输出层权值第33-34页
        3.3.3 导出神经元的阈值第34-35页
        3.3.4 导出网络预测数据第35页
    3.4 误差分析第35-38页
        3.4.1 系统均方误差分析第35-36页
        3.4.2 系统均方误差分析第36-38页
    3.5 烤片机预测模型的应用第38-42页
总结与展望第42-44页
    1. 总结第42页
    2. 展望第42-44页
致谢第44-45页
参考文献第45-47页

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