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申请/专利权人：集美大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的江蓠原料液料比预测方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取历史数据，其中，所述历史数据包括琼脂指标和对应的江蓠原料液料比；根据所述历史数据进行神经网络模型的训练，以生成江蓠原料液料比预测模型；获取待预测琼脂指标，并将所述待预测琼脂指标输入到所述江蓠原料液料比预测模型，以便所述江蓠原料液料比预测模型根据所述待预测琼脂指标生成相应的预测江蓠原料液料比；能够在生产之前对江蓠原料和液料配比进行有效预测，以在保证琼脂质量的同时，降低水资源的消耗量。
主权项：1.一种基于神经网络的江蓠原料液料比预测方法，其特征在于，包括以下步骤:获取历史数据，其中，所述历史数据包括琼脂指标和对应的江蓠原料液料比；根据所述历史数据进行神经网络模型的训练，以生成江蓠原料液料比预测模型；获取待预测琼脂指标，并将所述待预测琼脂指标输入到所述江蓠原料液料比预测模型，以便所述江蓠原料液料比预测模型根据所述待预测琼脂指标生成相应的预测江蓠原料液料比；其中，所述江蓠原料液料比预测模型通过以下公式表述： 其中，X为液料比；Y1为透明度实际测量值，2为凝胶强度实际测量值，Y3为凝固温度实际测量值，Y4为熔化温度实际测量值，Y5为硫酸根含量实际测量值，Y6为3,6-内醚半乳糖含量实际测量值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 集美大学 基于神经网络的江蓠原料液料比预测方法及装置
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