山药切片红外干燥温度神经网络预测

在不同单位辐射功率和辐射距离下对山药切片进行了红外辐射干燥温度试验。基于温度试验数据，通过Matlab神经网络工具箱，采用最速梯度下降法和L-M算法对这些数据分别进行了训练，将训练好的BP神经网络对山药切片进行温度预测。结果表明：L-M算法优于传统的最速梯度下降法，提高了BP神经网络的收敛速度和泛化能力，预测误差较小，适用性较强，可较好地预测红外干燥过程中山药切片的温度变化。