為合理利用卷煙加工過程中生產(chǎn)實(shí)際數(shù)據(jù),采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析方法,通過建立葉絲滾筒干燥工序復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,對各影響因素與質(zhì)量指標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行了研究。結(jié)果表明:①構(gòu)建的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型能真實(shí)反映葉絲干燥工序中各影響因素對質(zhì)量指標(biāo)的影響關(guān)系和影響程度,并與生產(chǎn)實(shí)際相吻合;②該葉絲滾筒干燥工序控制模式下,對葉絲干燥工序出料含水率、出料溫度和葉絲冷卻工序出料含水率影響最大的因素分別為葉絲干燥工序的II區(qū)筒壁溫度、II區(qū)蒸汽閥門開度和II區(qū)筒壁溫度,其影響權(quán)重分別為24.13%、26.85%和25.42%。③構(gòu)建的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型對葉絲干燥工序出料含水率和出料溫度進(jìn)行預(yù)測,在工藝技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)預(yù)測精度分別達(dá)到83.14%和82.67%,具有較好的工程預(yù)測效果。④在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型自學(xué)習(xí)方面,與模型M（使用806批數(shù)據(jù)）相比,模型N（使用1 261批數(shù)據(jù)）對葉絲干燥工序出料含水率和葉絲冷卻工序出料含水率的預(yù)測精度均提升1百分點(diǎn)以上,具有較好的自學(xué)習(xí)能力。 

【文章來源】：煙草科技. 2020,53(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
    1.1 網(wǎng)絡(luò)模型理論基礎(chǔ)
    1.2 網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的方法和流程
    1.3 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
        （1）數(shù)據(jù)采集
        (2）數(shù)據(jù)預(yù)處理
    1.4 網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
2 結(jié)果與討論
    2.1 葉絲滾筒干燥過程復(fù)雜關(guān)系分析
    2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用與自學(xué)習(xí)
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于Jaya的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法研究[J]. 嚴(yán)智,張鵬,謝川.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(19)
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[5]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智慧城市建設(shè)影響因素研究[J]. 張寧,盛武.  城市學(xué)刊. 2018(06)
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碩士論文
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[2]基于約束的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法研究[D]. 張盈俠.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號：3643473