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J-GLOBAL ID：201702251175129503   整理番号：17A1520059

BPニューラルネットワークに基づく亜熱帯熱放射と対流穀物乾燥プロセスモデル【JST・京大機械翻訳】

Model of Drying Process for Combined Side-heat Infrared Radiation and Convection Grain Dryer Based on BP Neural Network

著者 (5件)： Dai Aini (北京郵電大学自動化学院,北京100876;青島農業大学理学与信息学院,青島266109) ,  Zhou Xiaoguang (北京郵電大学自動化学院,北京,100876) ,  Liu Xiangdong (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Liu Jingyun (北京聯合大学自動化学院,北京,100101) ,  Zhang Chi (北京郵電大学自動化学院,北京,100876)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 48  号： 3  ページ： 351-360  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  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： 穀物乾燥機の乾燥プロセスのためのBPニューラルネットワークの予測モデルを,熱放射と対流乾燥機の乾燥特性に基づいて確立した。このモデルは3層ニューラルネットワーク構造(8-10-1)を採用し、モデルは食糧乾燥機の8つの変数を入力し、モデル出力は輸出食糧の水分比又は乾燥速度である。Matlabモデリングプログラムをコンパイルすることによって,実際の乾燥実験に基づくサンプルデータ訓練と試験ネットワークを通して,赤外線放射と対流の結合乾燥の動力学モデルを実現し,対応するモデルの数学表現式を与えた。モデルによって予測された出口水の比率と乾燥速度のR2は,それぞれ0.9989と0.9980であり,二乗平均平方根誤差は0.009と0.0041であり,予測結果は実際の測定データと良く一致した。また、実験乾燥条件に合わせて、モデル乾燥性能の予測結果について分析と総括を行い、同様に方法により、順方向の穀物乾燥過程の輸出食糧水分比予測モデルを確立し、2種類の乾燥方式の乾燥性能を比較した。シミュレーション結果は,BPニューラルネットワークに基づくモデルが単純で,適応性,柔軟性,および自己習性の特性を有し,他の穀物乾燥の経験的数学モデルと比較して,赤外線放射と対流の組合せプロセスのための新しいモデリング方法を提供することを示したものであることを明らかにした。」。”.)。”.)。”.)。”.)。”.)。”.)。”...).のようないくつかの影響因子を総合的に考えることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *熱放射 ,  *モデル ,  *対流 ,  モデリング ,  予測 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *穀類 ,  水分 ,  予測モデル ,  数学モデル ,  赤外線 ,  乾燥機 ,  乾燥速度
準シソーラス用語： *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： grain ,  combined infrared radiation and convection drying ,  BP neural network ,  prediction model

分類 (2件)： 食品の乾燥  (FJ03040T) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： BPニューラルネットワーク ,  亜熱帯 ,  熱放射 ,  対流 ,  穀物 ,  プロセスモデル