基于神经网络的叶丝填充率影响因子量化研究
​裴莉莉 余婷 李伟 户媛姣 石丽
生成PDF 清样下载 引用

复制成功

导出题录

参考文献( GB/T 7714-2015 ) 复制

​裴莉莉 余婷 李伟 户媛姣 石丽,. 基于神经网络的叶丝填充率影响因子量化研究[J]. 农业学报,2020.6. DOI:.
摘要:
为了探究复杂的制丝工艺中各个过程参数对叶丝填充率的影响程度,并对其进行量化,实验基于制丝工艺流程及多源异构的烟厂生产线数据进行了研究。首先通过数据融合及数据清洗等方法处理数据;随后分别采用Pearson和Spearman相关性指数对影响因素进行相关性分析,并对比分析结果,发现2种分析方法结果高度一致;最后运用多层感知机(MLP)神经网络模型对叶丝填充率进行分析量化并对结果进行对比验证,得到叶丝填充率真实值与验证值之间R2为0.938。结果表明:所探究的主要制丝工艺生产参数对叶丝填充率的影响权重是准确、有效的,能够指导叶丝生产过程,从而改善叶丝填充率稳定性。
关键词: 制丝工艺;叶丝填充率;相关性分析;MLP神经网络;数据清洗
DOI:
基金资助:

》在线投稿系统

*文章题目:
*作者姓名:
*电子邮箱:
*通讯地址:
*联系方式:

  备      注:

*上传稿件:

支持上传.doc,.docx,.pdf,.txt,.wps文件

投稿须知:

1、审稿结果将于1~7个工作日以邮件告知,请注意查收(包含录用通知书、审稿意见、知网CNKI查重报告)。

2、提交投稿后,若7个工作日之内未接到录用通知,则说明该文章未被录用,请另投他刊。

3、凡投寄本刊稿件,如在内容上有侵权行为或不妥之处,均应文责自负。本刊有权对来稿进行文字编辑、加工和修改,如不同意,请附说明,以便妥善处理。

4、多作者文稿署名时须征得其他作者同意,排好先后次序,通知用稿后不再改动。

5、凡投往本刊稿件一经录用发表,其版权归本刊所有。

6、本刊已全文录入中国知网、万方、维普等数据库,如作者不同意被收录,请提前申明,未申明者,本刊一律视为同意被收录。

7、请勿一稿多投。