CAJ | 학술논문

为了预测落叶松低聚原花色素制备产率,从萃取动力学角度分析了低聚原花色素在乙酸乙酯萃取过程,分析出了影响产率的几个重要外界因素,利用BP神经网络模型建立了低聚原花色素级分分离模型,以物料量、萃取剂量、萃取温度、震荡时间为输入信息,以低聚原花色素产率为网络输出.将实际的7组随机数据进行验证性运算,神经网络模型的预测误差平均为2.73%,与常规的二次多项式回归模型比较,误差降低了42.8%,这说明BP神经网络模型预测精度高,与实验结果吻合良好,从而有效的预测低聚原花色素级分分离过程的产率,进一步发展,该模型可为放大到工业设计提供科学依据.
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