【摘 要】
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该课题获国家自然科学基金资助,主要是对神经网络在甘蔗制糖过程中的应用的研究,根据实际情况,针对甘蔗制糖结晶过程中由于传感器失灵引起的变量及参数不可测的问题,选择合理
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该课题获国家自然科学基金资助,主要是对神经网络在甘蔗制糖过程中的应用的研究,根据实际情况,针对甘蔗制糖结晶过程中由于传感器失灵引起的变量及参数不可测的问题,选择合理的方案对神经网络的权值进行优化,建立一个具有良好全局优化性能的神经网络模型.用该神经网络模型逼近实际煮糖过程,可以间接得出蔗糖的结晶速度,从而可以控制制糖的时间,便于实现制糖的自动化.该课题以遗传多层前馈神经网络和径向基函数（RBF）神经网络为对象展开研究.希望通过研究,提出一种更好的优化算法.遗传多层前馈神经网络和径向基函数（RBF）神经网络模型,然后将改进后的神经网络模型用于实际煮糖结晶过程,并根据该模型对煮糖过程进行控制,以准确控制成糖时间,提高糖品质量,节约能源,降低成本,提高经济效益.
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