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J-GLOBAL ID：201702259864738785   整理番号：17A0297172

ニューラルネットワークに基づくタバコ充填予測モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the Forecasting Model of Cut Tobacco Filling Value Based on the Neural Network

著者 (8件)： Lu Yuhao (Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co., Ltd.) ,  Wang Binbin (Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co., Ltd.) ,  Wan Yunfei (Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co., Ltd.) ,  Wang Guangchao (Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co., Ltd.) ,  Niu Ruping (Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co., Ltd.) ,  Zhang Juan (Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co., Ltd.) ,  Yang Ying (Tengzhou Cigarette Factories of Shandong Tobacco Industrial Co., Ltd.) ,  Ji Haibo (Technology Center of Shandong Tobacoo Industrial Co., Ltd.)
資料名： Zhongguo Yancao Kexue  (Zhongguo Yancao Kexue)
巻： 37  号： 5  ページ： 82-86  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2787A  ISSN： 1007-5119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 充填はタバコの重要な物理的指標である。たばこのパッキング生産において、おけるの調合とプロセスの流れは一般的に比較的に固定されているため、パッキングの技術パラメータはタバコの充填に対する影響はより直接、突出であるが、プロセスパラメータが充填値に与える影響は非線形であり、プロセスパラメータによって直接にタバコを推定することは困難である。この問題に対して、7つの影響が大きいプロセスパラメータを選び、BPニューラルネットワークを用いて、7つのプロセスパラメータとタバコの間の数量関係に対して初歩的なモデリングを行った。BPニューラルネットワークの設計と大量データの訓練により、このモデルはプロセスパラメータによるタバコの予測能力を持ち、予測結果の相対誤差は4%前後であり、これはプロセスパラメータと充填値の間の相互調整に理論的根拠とシミュレーション方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *たばこ ,  モデリング ,  *予測モデル ,  プロセスパラメータ ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  予測能力 ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： BP neural network ,  technological parameter ,  filling value

分類 (9件)： 粉体工学  (XD03010M) ,  物理的性質一般  (YH02021U) ,  医用素材  (GA05040H) ,  装置内の流れ  (XD01010Y) ,  膜分離  (XD02120Z) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y) ,  流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K) ,  切削一般  (QC02010V) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  タバコ ,  予測モデル ,  研究