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造纸法再造烟叶涂布工序的智能预测与优化

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涂布是重组烟草产品制造的一道重要工序.在涂布工序中,涂布率对产品质量有相当大的影响,是衡量产品涂布质量的重要指数.为使用参数优化方法解决涂布工序中涂布率的优化问题,选择了 12个相关参数进行研究,并利用灰色关联分析方法分析其中关键的影响因素.基于反向传播网络算法提出模型,并结合了 DE-ABC算法,对涂布率进行预测分析.实验结果表明,DE-ABC-BP网络模型对涂布率的预测准确率显著高于原BP网络模型在此基础上,使用DE算法求解出该模型输出最优涂布率时的各参数,为今后的智能控制提供参考.
Intelligent Prediction and Optimization of Reconstituted Tobacco Leaf Coating Process in Papermaking Process

coating rateneural networkartificial bee colonydifferential evolution

李浥尘、王海同、曾伟、胡波、陈丽舟、唐天明、潘亚雄、周贤钢、李鹏

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湖北中烟工业有限责任公司,湖北武汉 430040

湖北新业烟草薄片开发有限公司,湖北武汉 430056

重组烟叶应用技术研究湖北省重点实验室,湖北武汉 430040

华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北武汉 430074

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关联分析 涂布率 神经网络 人工蜂群 差分进化

2023

10.13472/j.ppm.2023.05.003

纸和造纸
中国造纸学会

纸和造纸

影响因子：0.764
ISSN：1001-6309
年,卷(期)：2023.42(5)
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