【摘 要】
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精确测量木材含水率一直是木材干燥控制系统研究的热点和难点,含水率测量的准确性会直接影响到木材干燥质量的好坏和干燥成本的高低。为提高木材含水率检测的准确性,采用深度
【机 构】
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杭州电子科技大学新型电子器件研究所,湖州师范学院信息与控制技术研究所
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
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精确测量木材含水率一直是木材干燥控制系统研究的热点和难点,含水率测量的准确性会直接影响到木材干燥质量的好坏和干燥成本的高低。为提高木材含水率检测的准确性,采用深度学习方法,建立了一种以深度信念网络为核心的木材含水率检测系统辨识模型。将该模型应用在深度学习预测控制算法中,根据实际测量得到的木材干燥窑的温湿度值及木材电阻率,实现对应木材含水率的预测输出。仿真结果表明,预测值与实际值之间的均方根误差小,预测精度高,说明了将深度学习算法应用于木材含水率预测模型中的有效性。
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