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基于人工神经网络的落叶松干燥模型研究
引用本文:谢键,王晓丰,段文英,陈广元.基于人工神经网络的落叶松干燥模型研究[J].森林工程,2013(2):58-61.
作者姓名:谢键  王晓丰  段文英  陈广元
作者单位:东北林业大学理学院
摘    要:采用人工神经网络BP型3层映射模式,对东北林业大学木材干燥实验室俄罗斯产落叶松进行木材含水率测定,干球温度平衡含水率和预热阶段干燥阶段的木材含水率以干燥机内部所测定为基准作为输入矩阵,以所测定的木材降温阶段和湿热阶段所测定的木材含水率作为输出矩阵从而确定3层形式,作出一段周期内落叶松控制系统降温和湿热阶段含水率预测,通过网络训练获得最佳权值,作为预测模拟参数,通过调整干球温度和其他参数使在半自动控制中木材含水率达到可控效果,从而在今后的干燥过程中可以通过含水率的预测得以实现对温度的调控。

关 键 词:BP神经网络  落叶松木材  干燥  木材含水率

Study on the Drying Model of Larch Wood Based on Artificial BP Neural Network
Xie Jian,Wang Xiaofeng,Duan Wenying,Chen Guangyuan.Study on the Drying Model of Larch Wood Based on Artificial BP Neural Network[J].Forest Engineering,2013(2):58-61.
Authors:Xie Jian  Wang Xiaofeng  Duan Wenying  Chen Guangyuan
Institution:(College of Science Northeast Forestry University,Harbin 150040)
Abstract:
Keywords:
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