基于遗传神经网络的大豆螺杆膨化工艺参数优化

提出了一种神经网络与遗传算法相结合的大豆螺杆膨化机加工工艺参数优化方法.以试验数据为样本,利用神经网络建立加工工艺参数与加工性能关系模型,针对不同的生产目标,利用遗传算法对加工工艺参数进行优化,充分发挥神经网络的非映射能力和遗传算法全局寻优能力.     

苹果渣多酚提取工艺的神经网络建模与遗传算法优化

本实验建立了苹果渣多酚提取工艺的人工神经网络模型,研究了提取工艺神经网络模型的遗传算法优化技术。结果表明,结构为4-9-1的神经网络能较为精确的拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出与实验结果的相关系数为0.985;遗传算法优化出的最佳提取工艺参数为乙醇浓度为62%、乙醇溶液的体积与苹果渣的质量之比为14:1,温度为69.7℃,提取时间为5.9h,该工艺参数下的提取率明显大于单因素试验和二次组合试验的结果,比最好的大16.9%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取率之间的关系,用遗传算法优化工艺参数,能设计出最佳的提取工艺参数。     

应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型

针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、泛化性能差、反演精度低等问题,以及标准遗传算法（SGA）应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值来建立预测模型,在此基础上根据毛纱CV值建立混合种群遗传算法反演模型,用来反演精梳毛纺生产过程工艺参数.以纺纱车间大量现场工艺检测数据为对象,并以工艺参数毛条含油量及细纱牵伸倍数进行反演验证,结果表明MPG-ANN模型反演精度达97%,相比于标准遗传算法人工神经网络（SGA-ANN）模型提高4%,同时反演结果波动幅度相比于SGA-ANN模型降低了6.28%.该方法可为精梳毛纺生产过程质量控制提供有效的理论指导,对纺织企业新产品工艺开发设计的快速决策具有很好的借鉴作用。     

基于BP神经网络的微波真空膨化浆果脆片工艺参数优化

为了优化微波真空膨化浆果脆片的工艺参数,在单因素试验基础上做四因素五水平中心组和响应面试验。将响应面试验数据作为神经网络的样本,采用神经网络的方法优化全局最优的工艺条件,优化结果:在微波强度27.92 W/g、初始含水率20%、膨化时间90 s和真空压强36 k Pa条件下,膨化度为3.80。在此条件下做验证试验,神经网络预测值与验证试验数据的相对误差为4.29%,响应面优化数值与验证试验数据的相对误差为6.58%。神经网络方法与遗传算法结合优化食品加工工艺参数是可行的,将其与响应曲面法结合起来,为食品加工工艺参数的优化提供一个有效的方法。     

一种基于遗传算法优化BP神经网络的电网故障诊断方法

提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的电网故障诊断方法,利用神经网络的非线性问题处理能力进行故障诊断。针对BP神经网络在运算过程中易陷入局部极小的问题,结合遗传算法计算网络参数初始值,寻找最优的隐含层节点数,对网络进行优化。结合实例验证,该方法相对于传统BP神经网络在解决电网故障诊断问题上,收敛速度和准确率都有所提升。     

基于遗传算法优化的花式捻线机转速值预测

探讨基于遗传算法优化的花式捻线机转速值预测模型。针对纺织厂花式捻线机生产中工艺参数转换至罗拉和锭子转速值的预测问题,采用了遗传算法来优化传统以BP神经网络为基础的预测模型,利用遗传算法的全局寻优特点对BP神经网络的权值和偏置进行优化,再通过BP神经网络算法进行罗拉和锭子转速值的预测,改进了BP神经网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题。试验数据表明:基于遗传算法优化的BP神经网络的预测数据精确、误差小。认为:该预测模型可以满足花式捻线机转速值预测的需要。     

响应面法和遗传算法-神经网络模型优化微波萃取蓝莓中花青素工艺

采用单因素和Box-Behnken试验,考察微波强度、萃取时间、乙醇体积分数和料液比对蓝莓中花青素萃取率的影响,并分析花青素萃取特性。采用响应面法和遗传算法-神经网络模型2?种方式对微波辅助萃取蓝莓中花青素的工艺条件进行优化。结果表明：各因素对花青素萃取率影响均呈现先增加后降低的趋势。响应面法和遗传算法-神经网络模型法相对误差、决定系数R2值分别为2.71%、0.877?3和1.43%、0.904?4,说明遗传算法-神经网络模型比响应面法具有更强的预测和优化能力。最终采用遗传算法-神经网络优化获得微波萃取蓝莓中花青素最佳工艺条件：微波强度155?W/g、萃取时间53?s、乙醇体积分数56%、料液比1∶30（g/mL）。在此条件下,花青素萃取率为85.12%,并且高于响应面优化值83.32%。本研究结果可为食品加工过程中工艺参数优化提供一种有效方法。     

菜籽粕发酵脱毒工艺的神经网络建模与遗传算法优化

为了获得菜籽粕固态发酵(Bacillus subtilis BS-012)脱毒的最佳工艺条件参数,以硫苷降解率为响应值,通过中心组合设计得到的数据,建立其神经网络模型;同时利用遗传算法(GA)对网络模型进行全局寻优,最终获得最佳菜籽粕固态发酵脱毒工艺为:发酵温度为31.7℃,含水率为37.6%,发酵时间为39.3 h。在该工艺参数下的硫苷降解率提高了10.22%,显著高于原工艺。该研究结果表明,采用神经网络模拟结合遗传算法的优化方法,对菜籽粕脱毒工艺具有较好的优化效果。     

遗传算法对红景天苷缓释微囊制作参数优化的研究

本文在建立适应度函数、选择编码方案、确定遗传操作、选取控制参数的基础上，研究了缓释微囊神经网络模型的遗传算法优化。得到的最佳工艺参数为海藻酸钠与红景天苷质量比为2，海藻酸钠浓度为3％，壳聚糖浓度为0．5％，氯化钙浓度为1％，pH6．35，该工艺参数下载药量、包埋率和决定系数的加权和明显大于试验的结果，比最好的大14％；且最佳工艺参数下目标的预测值和试验值基本相符，可以满足实际需要。遗传算法用于缓释微囊神经网络模型的工艺参数寻优是可行的。     

基于BP神经网络的微波辅助提取无花果黄酮工艺优化

为优化微波辅助提取无花果黄酮成分的工艺参数,在响应面实验数据的基础上,采用神经网络与遗传算法(BP-GA)相结合的方法优化微波辅助提取无花果黄酮的工艺参数,以提取时间、微波频率、料液比和提取温度作为网络输入,黄酮提取量作为网络输出对微波辅助提取无花果黄酮工艺进行分析模拟。结果表明,利用BP-GA得到微波辅助提取无花果黄酮的最优工艺条件为提取时间22 min,微波频率609 W,料液比1∶30 g/m L,提取温度50℃,此条件下无花果黄酮提取量为14.6610 mg/g;与BP-GA神经网络预测值相对误差为0.15%,表明神经网络优化无花果黄酮提取工艺具有很好的可靠性和实用价值,为其工艺优化提供了可行的途径。     

BP神经网络结合遗传算法优化玫瑰茄火龙果固体饮料工艺条件

以火龙果与玫瑰茄干花提取液为芯材,麦芽糊精、可溶性淀粉、阿拉伯胶为壁材,采用喷雾干燥法制备固体饮料。首先使用单因素实验确定提取液用量和壁材使用量,采用正交设计实验探讨进料温度、进料速度、风机速度3个工艺参数对玫瑰茄火龙果固体饮料喷雾干燥效果的影响;在正交实验的基础上,通过BP神经网络确定预测模型后结合遗传算法对喷雾干燥工艺参数进行寻优,获得火龙果玫瑰茄固体饮料的最佳工艺。喷雾干燥最佳工艺条件为玫瑰茄火龙果提取液质量浓度600 g/L,进风温度131℃,进料速度22 mL/min,风机速度3. 1m3/min,在此条件下得到的玫瑰茄火龙果固体饮料的出粉率为47. 85%,相比正交实验的优化结果 47. 12%,提高了0. 73%。BP神经网络结合遗传算法优化喷雾干燥工艺制备玫瑰茄火龙果固体饮料是可行的,可为农产品的深加工工艺优化提供参考。     

苹果籽油搅拌提取的工艺优化

探讨了苹果籽油的石油醚提取技术,建立了提取工艺的人工神经网络模型,研究了工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明:影响苹果籽油提取得率的因素有温度,时间,液料比,搅拌转速;神经网络结构为4—5—1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度59.8℃、时间2.5 h、液料比11.9:1(mL:g)、搅拌转速1 107 r/min,该工艺参数下苹果籽油得率明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的提高了11.8%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取得率之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的提取工艺参数。     

选区激光熔化316L不锈钢残余应力优化研究

利用人工神经网络的高度非线性函数逼近能力和自适应学习能力,建立选区激光熔化316L不锈钢成形残余应力预测模型。采用响应面法进行试验设计得到不同的工艺参数组合作为训练样本,通过残差分析验证样本数据的有效性,结合遗传算法对BP神经网络模型进行优化。结果表明,GA-BP神经网络模型的预测值与实际值的整体预测平均相对误差在5%左右,证明通过神经网络模型实现选区激光熔化316L不锈钢成形残余应力预测是可行的。     

基于遗传算法的RBF神经网络在铂电阻温度传感器非线性补偿中的应用

针对铂电阻温度传感器在实际应用中存在非线性问题,提出了基于遗传算法优化径向基函数（RBF）神经网络实现其非线性补偿的方法。分析了非线性补偿原理。设计了RBF神经网络补偿器,并引入遗传算法优化神经网络结构和参数。实验结果表明,所提出的铂电阻温度传感器非线性补偿方法是实用和可行的。图4表1参10     

遗传算法结合反向传播算法神经网络优化党参多糖的提取工艺

目的 通过遗传算法结合BP(Back Propagation)神经网络,与正交试验结果作对比,优化党参中粗多糖的提取工艺。方法 以党参多糖的提取得率为指标,采用三因素(提取次数、提取时间、料液比)优化BP神经网络模型参数,并建立网络模型,再利用遗传算法对网络进行目标寻优,获得党参多糖的最佳提取工艺。结果 得到的最优提取工艺为提取次数3次,提取时间2 h,加水量为10倍,在此条件下党参多糖得率预测值为55.29 mg/g,和实际测量值的相对误差仅为1.10% ,具有较好的网络预测性。本方法无需复杂的实验过程,就可以快速得到最优的提取条件,且所得的党参多糖提取率较正交试验最优工艺所得的党参多糖提取率高出5.42%。结论 利用遗传算法结合BP神经网络算法对党参提取粗多糖的提取工艺进行优化快速、高效、可行。     

黄连生物碱提取工艺优化研究

为优化黄连生物碱提取工艺参数,通过单因素试验及析因试验确定对黄连生物碱得率影响显著的因素,对影响显著的因素采用Box-Behnken试验进行考察,采用BP神经网络结合遗传算法优化黄连生物碱提取工艺参数,确定黄连生物碱最优的提取工艺参数为:乙醇浓度66%,提取温度81℃,料液比1∶23 g/m L,提取时间120min。在此条件下,黄连生物碱得率可达0.6424mg/g。BP神经网络结合遗传算法优化黄连生物碱的提取工艺具有可行性,可为其他植物原料中活性成分的提取提供参考。     

基于MATLAB的鱼皮胶原蛋白制备工艺条件优化研究

以白鲢鱼皮为原料,利用Central-Composite试验设计原则,通过神经网络对胶原蛋白的提取工艺参数进行仿真并利用遗传算法对工艺参数进行优化,得到最优工艺条件:酶解时间94.7min、pH7.6、加酶量0.3％及酶解温度62℃.在此条件下白鲢鱼皮胶原蛋白提平均取率可达61.22％.     

遗传算法与退火神经网络用于八种水溶性维生素液相色谱分离条件优化

使用均匀试验设计法以甲醇在线性梯度展开时的初始浓度和线性梯度的斜率为优化参数,对八种水溶性VC、VB1、VB2、VB6、叶酸、VB12、烟酸和烟酰胺混合体系进行液相色谱分离条件优化.基于遗传算法和退火神经网络方法建立了有效的分离条件预测模型.对模型所预测的最佳分离条件进行试验,分离结果满意.将遗传算法和退火神经网络有机结合可有效地用于液相色谱分离条件优化.     

免疫遗传神经网络算法的纱线原料性能反演

探讨基于免疫遗传神经网络算法的纱线原料性能参数反演。以BP神经网络建立纱线原料性能参数正演模型,同时使用免疫遗传算法优化该网络的权值和阈值,以提高网络的预测精度和速度,在此基础上,以纱线强力值为对象再次通过免疫遗传算法构建反演模型,并对反演参数进行求解。通过真实数据训练仿真,反演精度达到了95%,验证了该方法的可行性与有效性。认为:该方法可为纺织企业的配棉工作和工艺设计提供有效的理论指导。     

基于遗传算法-神经网络及响应面法优化龙牙百合总黄酮提取工艺

在单因素试验基础上,采用Box-Behnken 设计响应面和遗传算法-神经网络两种方式对龙牙百合总黄酮提取工艺条件进行优化。结果表明：各因素对提取结果均呈现先上升后下降的趋势,响应面法和遗传算法-神经网络模型法相对误差和决定系数R2 分别为1.19%、0.955 4 和0.72%、0.994 7。经验证,遗传算法-神经网络模型优化结果高于响应面,表明前者具有更强优化能力。最终采用遗传算法-神经网络优化获得提取龙牙百合总黄酮最佳工艺条件为：提取温度73 ℃、提取时间50 min、液固比43∶1（mL/g）、乙醇体积分数53%,在此条件下总黄酮含量为47.17 mg/g,高于响应面预测值46.63 mg/g。