基于神经网络遗传算法的木薯秸秆切割优化设计  

Optimization Design of Cassava Straw Cutting Based on Neural Network and Genetic Algorithm

作　　者：张庆[1] 邢文雅[2] 王涛[3] 

机构地区：[1]海南师范大学数学与统计学院,海口571158 [2]海南大学信息科学技术学院,海口570228 [3]海南大学机械与电气工程学院,海口570228

出　　处：《重庆科技学院学报（自然科学版）》2016年第2期114-116,共3页Journal of Chongqing University of Science and Technology：Natural Sciences Edition

基　　金：海南省教育厅科研项目"小波方法在泛函型数据分析中的应用"(HJKJ2012-16);海南省教育厅教改项目"概率统计微课课程资源建设与实践"(HNJG2015-20)

摘　　要：选取木薯秸秆切割试验中的切割角度、切割速度、切割部位、木薯直径等控制变量及相关响应变量,通过非线性回归模型和BP神经网络模型进行拟合,分别研究响应变量与控制变量之间的作用机理;对模型进行对比,优化响应变量的作用机理。Based on the data of controlled variables including the cutting angle,cutting speed,cutting position,object diameter and response variables,this paper studied the mechanism of action between the response variable and those controlled variables respectively by using of nonlinear regression and BP neural network model. It also gives optimal action mechanism of optimizing response variable by comparing the effects of two models.

关 键 词：BP神经网络 遗传算法 优化设计 木薯秸秆 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]