【摘 要】
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为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中含水率的预测，本文探究了不同干燥温度（55、60、65和70℃）、进口风速（16、17、18和19 m/s）和助流剂质量（1、1.5、2和2.5 kg）对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响，建立了输入层为干燥温度、进口风速、助流剂质量和干燥时间，隐藏层节点数为11，输出层为带壳鲜花生含水率，拓扑结构为“4-11-1”的BP神经网络模型。结果表明：干燥温度和进口风
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（31671907）； 国家重点研发项目（2017YFD0400901）； “智汇郑州·1125聚才计划”（郑政[2017]40号）； 河南省高校重点科研项目（20A550006）；
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为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中含水率的预测，本文探究了不同干燥温度（55、60、65和70℃）、进口风速（16、17、18和19 m/s）和助流剂质量（1、1.5、2和2.5 kg）对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响，建立了输入层为干燥温度、进口风速、助流剂质量和干燥时间，隐藏层节点数为11，输出层为带壳鲜花生含水率，拓扑结构为“4-11-1”的BP神经网络模型。结果表明：干燥温度和进口风速是影响带壳鲜花生含水率的主要因素，增加进口风速和提高干燥温度能有效缩短带壳鲜花生的干燥时间，提高干燥效率。采用Levenberg-Marquardt （L-M）算法为训练函数，选择tansig-purelin为网络传递函数，经过有限次训练得到的BP神经网络模型，其含水率预测值与试验值之间的决定系数R2为 0.99，均方根误差RMSE为0.02，含水率预测结果相较于传统经典数学模型准确且迅速。本文建立的BP神经网络模型为带壳鲜花生在红外-喷动干燥过程中的含水率在线预测提供理论依据和技术支持。
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