基于化学成分的烟叶质量神经网络预测

为给烟叶质量评价提供实用方法和理论依据,本研究基于模糊数学理论和神经网络机器学习理论,从大理红花大金元的主要化学成分和感官评吸结果确定烟叶品质的内在关系入手,通过BP算法建立了基于化学成分的神经网络模型。结果表明,模糊隶属函数结合BP神经网络的方法可以有效、可靠地运用于基于化学成分的烟叶质量感官评价辅助决策中,并可方便地应用于其它方面;还提供了BP神经网络的MATLAB实现程序。