BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配方輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)中的應(yīng)用與研究.pdf

1、傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法和人工智能方法在處理非線性的、不確定的復(fù)雜工程問題時(shí)，有時(shí)會(huì)顯得無能為力。于是，人們轉(zhuǎn)而去研究其它更有效的解決問題途徑，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要內(nèi)容的計(jì)算智能技術(shù)正是在這種環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生的。它的最大特點(diǎn)就是不需要建立問題本身的精確模型，非常適合于處理那些因?yàn)殡y以建立有效的形式化模型而用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法和基于符號(hào)的人工智能技術(shù)難以解決，或者無法全部解決的問題。<'[1][2]>計(jì)算智能的提出，為人工智能技術(shù)在工程中的廣泛應(yīng)用提供了一

2、個(gè)新的思路。 計(jì)算智能技術(shù)具有在不確定及不精確環(huán)境中進(jìn)行推理和學(xué)習(xí)的卓越能力，是建立智能系統(tǒng)有效的計(jì)算工具，已被廣泛應(yīng)用于信息處理、管理決策、智能控制、專家系統(tǒng)、故障診斷等領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種并行和分布式的信息處理網(wǎng)絡(luò)，具有對(duì)外部環(huán)境自適應(yīng)學(xué)習(xí)的能力，有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和魯棒性，善于聯(lián)想、綜合和推廣，近十幾年來在工程技術(shù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，相關(guān)理論進(jìn)而得到迅猛發(fā)展。 卷煙配方涉及的理化、感官、煙氣指標(biāo)及加工工藝非常復(fù)雜，是

3、一個(gè)典型的不確定的、非線性問題。本文結(jié)合卷煙配方設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)需求，詳細(xì)地闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論及其在配方輔助設(shè)計(jì)和維護(hù)過程中的應(yīng)用。全文總共分為八童。 第一章介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概況，提出本文的選題背景、研究?jī)?nèi)容及研究意義，并簡(jiǎn)要介紹傳統(tǒng)卷煙配方設(shè)計(jì)過程及其弊端。 第二章簡(jiǎn)單闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和存在的問題，并討論了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方法，論述本文中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法設(shè)計(jì)思路。 第三章詳細(xì)說明了系統(tǒng)的

4、總體架構(gòu)、存儲(chǔ)方式以及系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境。 第四章主要介紹了配方輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，并對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)項(xiàng)管理的實(shí)現(xiàn)方法給于詳細(xì)說明。 第五章主要介紹了模擬評(píng)估子系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路與實(shí)現(xiàn)功能，其中對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包的創(chuàng)建與使用給于詳細(xì)說明。 第六章通過模擬評(píng)估數(shù)據(jù)與實(shí)際檢測(cè)數(shù)據(jù)的比對(duì)，展示了配方輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)的有效性與科學(xué)性。 本文最后一章對(duì)全文進(jìn)行了系統(tǒng)總結(jié)，分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于配方輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)的成功與不足