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研究贮藏过程中油茶籽油品质指标变化及预测模型,为油茶籽油的安全贮藏及品质预测提供参考,探讨不同温度下(20、40、60℃)油茶籽油酸价和过氧化值随储藏时间的变化趋势,采用动力学和人工神经网络模型进行拟合,并采用25℃贮藏条件下油茶籽油的酸价和过氧化值对模型进行校验。结果表明:酸价和过氧化值的变化随储藏时间的增加而增加,而且温度越高变化越快;酸价的动力学和神经网络模型的相关系数分别为0.995 9和0.998 0;过氧化值动力学和神经网络模型的相关系数分别为0.933 9和0.991 3;模型拟合效果极好;模型校正过程,酸价和过氧化值动力学模型预测值和实测值之间的平均相对误差分别为:6.66%、42.17%;而酸价和过氧化值对应的神经网络模型预测效果更好,预测值和实测值之间的平均相对误差分别为:2.34%、6.38%;表明神经网络模型较之动力学模型,泛化能力更好,误差更小,能更加准确预测油茶籽油在储藏过程中酸值和过氧化值的变化趋势。 相似文献
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到现在为止,我们所介绍的各种数据类型(包括简单类型和已提到的几种构造类型)都属于静态数据类型。这类变量必须在程序的说明部给出类型说明和变量说明,编译程序要对变量进行存贮地址的分配,所以,这种变量对应的是一种大小固定的静态数据结构。虽然采用静态数据结构可以有效地解决许多实际问题,但是,对某些问题的求解仍有不便之处。例如, 相似文献
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