基于RBF神经网络的松散回潮工序建模与分析
流程工业知识自动化的目标在于采用基于大数据和多层次、多领域关联分析的方法,通过集成流程工业生产、能耗等多领域数据以形成智慧企业.烟草行业作为典型的流程工业之一,建立”烟草智慧企业”将极大地推进烟草行业的发展.本文针对烟草行业制丝生产线生产消耗问题,重点分析松散回潮工序段的物料输入量、输出量，采用RBF神经网络对其建立投入产出模型，实验结果表明，该模型能够准确、有效地根据物料投入量预测产出量，验证了该模型的有效性和可行性。
烟草生产 松散回潮工序 物料消耗 输入输出模型 RBF神经网络
曹璨 王传启 张陈斌 陈宗海
中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230027;中国科大-象形大数据商业智能联合实验室,中国科学技术大学先进技术研究院,安徽合肥,中国,230031
国内会议
福州
中文
362-364
2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）