模糊數(shù)學(xué)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在卷煙輔助配方設(shè)計(jì).pdf

1、卷煙配方設(shè)計(jì)涉及的數(shù)據(jù)及加工工藝非常復(fù)雜，是一個(gè)典型的不確定性，非線(xiàn)性問(wèn)題。其主要任務(wù)為：一是對(duì)單料煙葉進(jìn)行有效分組，二是建立合理的葉組化學(xué)指標(biāo)、感官質(zhì)量指標(biāo)和煙氣化學(xué)指標(biāo)之間的數(shù)學(xué)模型；三是根據(jù)成本最小原則，建立優(yōu)化模型，有約束的求解，得到最佳煙葉組合的比例。因此，本文考慮使用模糊聚類(lèi)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，約束非線(xiàn)性?xún)?yōu)化集成應(yīng)用來(lái)進(jìn)行卷煙配方設(shè)計(jì)。 全文共分為5章。 第一章提出了本文選題背景、研究?jī)?nèi)容、研究意義、技術(shù)路線(xiàn)及創(chuàng)

2、新點(diǎn)等。 第二章詳細(xì)闡述了傳統(tǒng)煙葉分類(lèi)過(guò)程及其弊端，提出了基于模糊等價(jià)矩陣的模糊聚類(lèi)方法，并對(duì)構(gòu)造模糊相似矩陣的方法、系數(shù)的確定進(jìn)行研究，確定了適合卷煙配方的模糊相似矩陣，進(jìn)而對(duì)單料煙葉進(jìn)行有效分組。 第三章研究了BP網(wǎng)絡(luò)在卷煙配方化學(xué)成分預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)的算法原理，分析了BP算法在應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題時(shí)往往收斂很慢的原因。從激活函數(shù)，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，權(quán)值，學(xué)習(xí)率等多方面對(duì)多個(gè)改進(jìn)算法進(jìn)行收斂性比較。最后結(jié)合卷煙配方問(wèn)題