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題 名 | 類神經網路在構建稻穀乾燥模式上之應用 |
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作 者 | 謝志誠; | 書刊名 | 國立臺灣大學農學院研究報告 |
卷 期 | 34:1 1994.03[民83.03] |
頁 次 | 頁70-86 |
分類號 | 434.251 |
關鍵詞 | 稻穀; 乾燥; 乾燥速率; 整粒米率; 類神經網路; Rice; Drying; Drying rate; Head yield; Neural network; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 近年來已有不少研究者對不同品種的稻穀,以不同的方法探討熱風溫 度、熱風濕度、送風量、乾燥時間、均化時間與稻穀初期含水率等對乾燥速率與 整粒米率的影響。 本文擬利用類神經網路技術,以反向傳遞演算法學習已知的試驗數據,並求出類 神經網路的權值,從而建立稻穀的乾燥模式,以量化了解乾燥條件對稻穀乾燥速 率與整粒米率的關係。 |
英文摘要 | The effects of drying conditions on the drying rate and headyield of rice have been extensively studied by many researchersaround the world. The drying conditions consist of drying airtemperature, drying air humidity, drying air flow rate, drying time,tempering time, initial moisture content of grain, and rice variety. An alternative approach that determines the drying model of riceusing neural network technology is suggested in this article. Thedrying conditions and experimental data are stored as input patternsand desired output patterns. The connection weights of themultilayer neural network are estimated by using the back-propagation learning algorithm. The predicted model can beused to analyze the effects of drying conditions on rice drying rateand head yield. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。