人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在果蔬干燥領(lǐng)域應(yīng)用進(jìn)展

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在果蔬干燥領(lǐng)域應(yīng)用進(jìn)展1.1研究背景1.2研究目的1.3研究方法在果蔬干燥領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork,RNN),以及它們?cè)诠吒稍镞^程中的各種變體。這(ArtificialNeuralNetwork,ANN)在果蔬干燥領(lǐng)域的應(yīng)用也取得了隨著科技的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,2.2果蔬干燥的基本原理2.3果蔬干燥的主要技術(shù)隨著科技的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。自20世紀(jì)50年代誕生以來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在許多常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有反向傳播算法(Ba(RecurrentNeuralNetwork,RNN)等。在果蔬干燥領(lǐng)域，這些算法可3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在果蔬干燥中的基本原理3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在果蔬干燥中的應(yīng)用案例分析度、濕度、壓力等)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)4.1基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬干燥參數(shù)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)隨著科技的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FeedforwardNeuralNetwork或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork,簡(jiǎn)稱RNN)。這些新型算法(GeneticAlgorithm,簡(jiǎn)稱GA)等優(yōu)化方法。通過將人工神經(jīng)網(wǎng)4.2基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬干燥時(shí)間優(yōu)化算法設(shè)計(jì)隨著科技的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeural絡(luò)(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Long可以將部分未參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集進(jìn)行評(píng)估。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，5.2不同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)果蔬干燥效果的影響實(shí)驗(yàn)