期刊文章详细信息
基于GRNN和粒子群算法的酱油种曲培养条件优化
Optimization of koji cultivation conditions in soy sauce production base on GRNN and PSO
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中国科学院自动化研究所,北京100190 [2]北京三博中自科技有限公司,北京100190
年 份：2012
卷 号：31
期 号：7
起止页码：110-113
语 种：中文
收录情况：AJ、CAB、CAS、FSTA、IC、RCCSE、UPD、ZGKJHX、普通刊
摘 要：孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为提高种曲质量,基于培养过程数据,给出一种广义回归神经网络和粒子群算法相结合的优化种曲培养条件方法。首先建立预测种曲孢子数的广义回归神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数,而后使用粒子群算法寻优种曲培养条件。仿真实验显示优化结果可应用于实践指导生产,且算法易于实施、运行速度快。
关 键 词：种曲培养条件 广义回归神经网络 交叉验证 粒子群优化
分 类 号：TS264.2]
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