【摘 要】
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以51种大豆为原料，对大豆理化指标与豆腐品质指标进行相关性分析，然后以显著相关的大豆理化指标为输入，豆腐品质指标为输出，建立基于神经网络法的原料大豆的豆腐加工特性评价
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以51种大豆为原料，对大豆理化指标与豆腐品质指标进行相关性分析，然后以显著相关的大豆理化指标为输入，豆腐品质指标为输出，建立基于神经网络法的原料大豆的豆腐加工特性评价方法.结果表明：大豆可溶性蛋白含量与豆腐产量(r=0.743)呈极显著正相关；粗蛋白含量与豆腐的黏附性(r=0.481)和弹性(r=0.456)呈显著正相关；豆腐硬度与总固形物含量(r=0.466)呈显著相关性，与滴定酸度(r=-0.478)呈显著负相关；建立的神经网络预测模型，相对较准确地预测了不同大豆品种加工成豆腐的加工特性，产量、硬度和弹性的预测相对误差分别为1.046％、3.05％和8.49％.
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摘要：精准的负荷预测是电力系统运转的基础条件。为提高短期电力负荷预测精度，必须做好原始数据的预处理、随机因素(冲击负荷)的捕捉、有关因子的预测与量化、预测模式与算法的适当选择以及预测结果的有效修正等五个方面。 关键词：电力负荷；负荷预测；精度 中图分类号：TM734 文献标识码：A 文章编号：1671－7597(2011)0220168－01 所谓电力负荷预测，就是在充分考虑一些重要的系
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