摘要
本发明公开了一种基于多种算法优化金银花快速干燥工艺的设计,设计干燥工艺的领域。包括如下步骤,对阴干、晒干、烘干、杀青干燥等4种干燥方式进行方法学考察,以有效成分含量综合得分评价干燥效果;分别对杀青时间、烘干温度、烘干时间的单因素进行试验考察,以主成分分析得到各样品的有效成分含量综合得分,以综合得分评价干燥效果;选用响应面法中的Box‑Behnken进行3因素3水平实验,得到最佳干燥工艺参数预测值应用响应面设计分析建立BP神经网络模型,对不同隐含层神经元的个数进行模型的测试训练;采用遗传算法优化BP模型,对金银花干燥进行目标寻优;对寻找到的优化条件进行验证试验,测算实验测量值和预测值的相对误差。
技术关键词
干燥工艺
建立BP神经网络模型
金银花
遗传算法优化
BP模型
成分分析
工艺参数修正
训练神经网络模型
预测误差
节点
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工况参数
动态关联分析
嵌套
模糊逻辑推理
遗传算法优化
无人仓
多模态传感器
深度学习模型
Unity3D引擎
视觉
钻头磨损预测方法
BP神经网络拟合
多头注意力机制
物理
双向长短期记忆网络
视觉
因子
卷积神经网络学习
训练预测模型
眼动仪
优化设计方法
仿真模型
布局
三维可视化模型
管网拓扑结构