安徽农业科学

2009, v.37;No.270(17) 8296-8297

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食品比热容的BP神经网络预测
Using BP Neural Networks to Predict Specific Heat Capacity of Food

张雷杰;张敏;杨乐;钟志友;

摘要(Abstract):

引入BP人工神经网络计算模型,预测了食品比热容随各种物性参数变化的非线性规律。该模型以食品中的水、蛋白质、碳水化合物及脂肪含量为输入量,以其比热容为输出量,研究的食品包括淀粉、橙汁、牛肉等近20种,比热容变化范围覆盖较全面[1.5~4.0kJ/(kg.K)]。结果显示:该模型的最大相对误差为8.40%,最大绝对误差为0.286 8 kJ/(kg.K)。因此,利用该模型能够较准确地预测出食品的比热容。

关键词(KeyWords): 神经网络;比热容;食品;预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(30771245);; 上海市2007年度教委重点建设课程项目(6700308)

作者(Author): 张雷杰;张敏;杨乐;钟志友;

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