面包小麦品质及其预测指标的研究

测试了具有较高面包制作品质潜力而基因背景相似的１７个小麦样品的面包品性质、粉质图参数、蛋白质含量、沉淀值和伯尔辛克值等品质性状，分析了品质性状间的相关性讨论了面包品质标准和预测指标。     

BP神经网络在羊毛品质预测中的应用研究

用BP神经网络方法对加工毛条时所需的羊毛品质进行预测 ,阐述了利用BP神经网络预测羊毛品质的工作原理 ,给出了羊毛品质预测系统的BP神经网络模型 ,并得出了实验结论。     

BP神经网络在羊毛品质预测中的应用研究

用BP神经网络方法对加工毛条时所需的羊毛品质进行预测，阐述了利用BP神经网络预测羊毛品质的工作原理，给出了羊毛品质预测系统的BP神经网络模型，并得出了实验结论。     

LF-NMR和DSC技术在小麦仓储品质劣变分析中的应用

针对小麦仓储过程中出现的品质劣变问题,以北方实仓储藏的硬质白小麦为研究对象,通过测定仓储过程中小麦的色差、水分、脂肪、脂肪酸、淀粉含量等指标反映品质劣变程度;采用低场核磁共振成像技术（low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR）和差示扫描量热法（differential scanning calorimetry,DSC）可视化检测小麦仓储过程中水分传递和淀粉转变现象,寻找仓储过程中小麦水分迁移变化规律以及直链淀粉、支链淀粉的转化关系,探索小麦淀粉糊化反应。结果表明,小麦在仓储过程中色泽逐渐变暗,脂肪酸含量增加,水分、脂肪和淀粉总量减少,LF-NMR和DSC检测结果表明长期仓储小麦受环境因子影响会使其结合水的含量升高,自由水含量下降,糊化温度降低。     

基于BP神经网络的大气中CO浓度的预测

大气污染物浓度的检测是一个复杂的系统,影响因素较多,本文引入非线性分析的有效工具——BP神经网络,利用BP神经网络中的误差反向传递算法对大气中CO浓度进行分析,建立基于BP神经网络的CO浓度预测模型,并利用淮安市环保局和气象局2013年的相关数据对模型进行训练与测试,取得较好结果,证明该模型在预测大气中CO浓度方面具有较好的效果,并误差小。     

2009年河南省仓储小麦品质状况分析

通过对仓库存储的2009年新收获的27份小麦样品进行检测,分析其籽粒品质及面团流变学特性,并与2008年收获的仓库小麦进行比较。结果表明,2009年仓储小麦中,有96.3%的小麦样品容重在750 g/L以上,33.3%的小麦样品籽粒粗蛋白质含量在14.0%以上,51.9%的小麦样品稳定时间在7.0 min以上,63.0%小麦样品的降落数值在300 s以上,达到优质小麦——强筋小麦品质标准的规定。2009年仓储小麦的面团流变学特性好于2008年,容重、湿面筋含量、降落数值等指标显著低于2008年。     

快速预测小麦烘焙品质的研究

本文对具有代表性且面筋筋力不同的小麦样品进行了湿面筋含量、面筋指数和面筋稳定时间的测定,得到了小麦湿面筋含量和面筋指数与面筋稳定时间的关系。研究结果表明:用小麦湿面筋含量和面筋指数这两项指标能很好地预测小麦的烘焙品质。     

配毛中原料品质的BP神经网络预测研究

用BP神经网络方法对配毛时所需的羊毛原料品质进行预测，阐述了利用BP神经网络预测羊毛品质的工作原理，给出了羊毛品质预测系统的BP神经网络模型，并得出了试验结论。     

基于BP神经网络方法的高大平房仓温度场预测研究

国家粮食储备多以平房仓为主要存储仓型,储粮粮堆在夏季时受到外界持续传热而会达到较高温度,而且微生物生长繁殖会进一步引起粮堆内部发热,对安全储粮产生危害。为了确保储粮品质,控制储粮温度,粮仓温度场预测系统的研究与应用就愈显重要。基于神经网络模型,以BP神经网络预测模型为主要研究对象,并选取典型高大平房仓实际粮情监测数据为实例,在MATLAB平台进行仿真,通过实测数据进行训练,构建实测模型。分析了粮食温度场的影响因素,采用SPSS统计学软件确定了影响因素的权重大小,并采用神经网络方法验证了主成分分析的结果。     

基于BP神经网络的服装质量预测及其前景

文章通过调查和分析我国服装企业传统的质量管理中存在的问题,阐述了基于BP神经网络的服装质量预测的理论方法及其前景。     

基于BP神经网络及其改进算法的织机效率预测

为准确预测纺织厂织布车间的织机效率,提出利用BP神经网络、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)、遗传算法改进BP神经网络(GA-BP)3种模型预测织机效率,并将GA-BP预测模型与传统BP神经网络和PCA-BP预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明:GA-BP对原始数据的拟合度最好,相关系数为0.946 87, 比BP增加了6.42%,比PCA-BP增加了2.61%;GA-BP、PCA-BP、BP这3种网络十万入纬的经停仿真值与期望值间的平均误差分别为0.341 2、0.303 1、0.234 1,误差百分率分别为8.63%、7.67%、5.92%,不同网络结构下织机效率仿真预测值与期望值间的平均误差分别为3.010 9、2.688 4、2.118 9,误差百分率分别为3.51%、3.13%、2.47%;3种模型的预测准确度顺序由大到小为GA-BP、PCA-BP、BP。     

基于改进粒子群算法的平房仓粮温BP神经网络预测模型建立

在传统的BP神经网络预测模型的基础上引入改进的粒子群算法对神经网络中的权值和阈值进行不断优化,针对平房仓内部不同温度监测点处的粮食温度建立预测模型,改进后的粒子群算法拥有更好的局部寻优能力和全局寻优能力,较传统的BP神经网络预测拥有更精确的预测精度,更小的预测误差,使优化后的BP神经网络能快速的从历史粮温中总结平方仓粮温变化规律,实现平房仓粮温的预测。     

基于BP神经网络的织物斜向弯曲性能的预测

针对织物斜向弯曲刚度传统数学模型预测精度较低的实际情况,选择若干块织物沿纬向到经向每隔100测试弯曲性能,应用基于梯度降算法的BP神经网络对织物斜向弯曲刚度进行预测,并用误差平方和作为指标进行检验和比较.结果表明:这种网络模型能够有效预测织物斜向任意角度的弯曲刚度;与传统的数学模型相比,该网络模型的精准度和泛化能力更高,可为织物斜向弯曲刚度的预测提供一种新的客观评价方法.     

基于BP网络的成纱质量预测的数据挖掘

通过对原棉性能及成纱质量历史数据的分析,建立了用于数据挖掘的样本库。在此基础上设计了成纱质量预测的BP神经网络模型,并对成纱的强力、条干CV值和毛羽等质量指标进行了预测分析,仿真结果表明该方法具有很好的预测效果。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

基于遗传算法和BP网络的精毛纺粗纱质量预报

针对BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解和遗传算法搜索范围广、效率高、鲁棒性强的特点,提出将二者结合用于精毛纺粗纱过程建模和质量预报。将BP网络初始权重和阈值按一定规律串接成字符串作为遗传算法的染色体,通过选择、交叉和变异操作对其优化, 优化后的值作为该BP网络的初始权重和阈值进行二次训练。采用相同的数据训练表明,未优化的BP网络达不到预定精度或陷入局部最优解,经GA优化后收敛速度快且达到了所需精度。粗纱CV值和单重的20组数据预报表明：预报值与实测值间的相对平均误差率由之前的3.56%和3.48%分别降低到2.55%和2.23%;预报值和实测值间的相关系数较之前大为提高。     

BP神经网络预测废水处理过程的研究

通过在实验室条件下进行追纸废水处理试验取得的数据对BP神经网络进行训练，建立了造纸废水处理过程的网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明，BP神经网络具有很强的学习能力。利用BP神经网络模型实现了对造纸废水处理过程的预测，平均相对误差为19％，表明网络泛化能力不是很好。经过动态训练的BP神经网络模型能够比较准确的预测造纸废水处理过程，平均相对误差为1．9％，大大优于未经动态训练的网络模型。     

基于差分进化的BP网络学习算法

提出了一种基于差分进化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法.利用差分进化算法的全局寻优能力,可以很好的训练BP网络的权值和阈值.将所提出的算法与BP算法作对比实验,结果表明,所提出的算法相对于BP算法在分类准确度上有较大的提高,而且具有良好的收敛性和泛化能力.     

用BP神经网络预测精纺毛织物后整理质量

通过确定合理的输入层单元数、隐层节点数,以3层BP神经网络建立了原料、纱线和后整理工艺参数与织物质量间的关系,对实际加工工艺进行预测,获得较满意的效果,证明该方法的实用性;同时建立了织物质量与工艺参数间的关系,并对重要工艺参数进行反演预测,为控制生产提供了指导.