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文檔簡介
1、基于人工智能技術(shù)的白酒勾調(diào)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)設(shè)計 摘要:傳統(tǒng)的白酒企業(yè)生產(chǎn)管理中對成品酒的勾調(diào)采用感官分析與經(jīng)驗(yàn)范圍內(nèi)進(jìn)行組合的方法,但是靠人來品評容易受到主觀和客觀環(huán)境因素的影響,波動性較大,每批產(chǎn)品不可避免地存在差異,這種狀況導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定,生產(chǎn)效率低,并且無法使產(chǎn)品成本最優(yōu)化。而且企業(yè)內(nèi)行業(yè)專家的寶貴經(jīng)驗(yàn)也無法形成知識長期為企業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。 近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其大規(guī)模并行處理、容錯性、自組織和自適應(yīng)能力和聯(lián)想功能張?zhí)仃P(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),線形規(guī)劃,目標(biāo)規(guī)劃,計算機(jī)輔助白酒勾調(diào)Based on the artificial intelligence technology of liquor bl
2、ending network control system design Abstract:Traditional liquor enterprise production and management of product wine blending with sensory analysis and experience within the scope of the method of combination, but rely on people to evaluate easily affected by subjective and objective environmental
3、factors, volatile, every batch of products differences inevitably, which leads to unstable product quality, production efficiency is low, and cant make the product oal programming; computer aided liquor blending 目錄引言51 白酒勾調(diào)技術(shù)現(xiàn)狀分析51.1 白酒的構(gòu)成51.2 白酒的微量成分71.2.1 現(xiàn)代儀器分析在白酒成分研究中的應(yīng)用簡介71.2.2 白酒微量成分再分類71.2.3
4、白酒勾調(diào)的意義與現(xiàn)狀分析8第1章 白酒自動化勾調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計101.1 白酒勾調(diào)工藝流程簡介101.2 人機(jī)結(jié)合的智能勾調(diào)101.2.1 白酒檢測數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘102.2 設(shè)計與實(shí)現(xiàn)16第3章 課題的提出18第4章 結(jié)束語20第5章 結(jié)論與展望22致謝23參考文獻(xiàn)24引言1 白酒勾調(diào)技術(shù)現(xiàn)狀分析1.1 白酒的構(gòu)成 白酒是我國的一項(xiàng)古老產(chǎn)品,具有悠久的歷史和文化,深受廣大消費(fèi)者的真愛。釀制白酒必有糧,我國固態(tài)釀酒用糧主要是高粱、大米、小麥、玉米、糯米等。糧食的主要成分是淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪、維生素和其它許多類物質(zhì).糧食從入窖發(fā)酵到白酒成品出J一的牛產(chǎn)過程中,糧食經(jīng)歷了生物的、化學(xué)的和生物化學(xué)的
5、反應(yīng)過程.變化相當(dāng)大,香氣成分不可能原封不動,也不可能破壞殆盡,總有那么一些香氣成分被保留下米,被攜帶入產(chǎn)品之中,雖然其濃度大大地稀釋了。既然糧食的香氣成分或多或少地進(jìn)入了白酒之中,那么也就增加了白酒成分的復(fù)雜發(fā)酵是異常復(fù)雜的體系進(jìn)行了異常復(fù)雜的多種反應(yīng).發(fā)酵后的酒糟是一個極為復(fù)雜的混合物,為了從中獲取白酒,下一個工藝過程就是蒸(餾)酒,通過蒸餾把酒精中的固液兩相分開,餾出的(液相)是酒,甄中余下的固相主要是糟。酒糟中各種復(fù)雜成分,由于蒸氣壓和其它物理化學(xué)性質(zhì),或多或少地與水和乙醇一道被蒸餾出來,成為酒的骨架成分和微量成分。正是由于酒糟中發(fā)酵產(chǎn)物的高度復(fù)雜性及物性上的差異,蒸出的各個餾分(分級
6、接酒)的微量成分、其它成分的含量和組成情況也不相同。 事實(shí)上,完全可以把酒廠的窖池看作一個個大的反應(yīng)器,既是微生物的生長地綜上所述,我們知道含有其它呈香味物質(zhì)的乙醉水溶液才能叫做白酒,因此,白酒的全部組分大體可以分成三部分:水、乙醇和構(gòu)成香味物質(zhì)的微量成分。實(shí)驗(yàn)表明,乙醇和水約占白酒總重量的98%-99%,其余的1%-2%就是“微量成分”所占的比例范圍?!拔⒘砍煞帧庇捎袡C(jī)酸、酚、雜醉(不包括乙醉)、醛、酮、酚、含硫化合物、含氮化合物和其它化合物組成。不同品牌的白酒,“微量成分”的構(gòu)成品種和數(shù)量不同。國內(nèi)多年來的分析研究結(jié)果表明,不論何種白酒,其“微量成分”的總數(shù)應(yīng)當(dāng)不少于100種,國外有報道稱
7、己分析到400余種化合物。因此。白酒中的“微量成分”是多種物質(zhì)的單一性“集合”,用單一語言“微量成分”來描述和概括眾多物質(zhì)顯得過于籠統(tǒng),過于模糊,而且有不準(zhǔn)確和不科學(xué)之1.2 白酒的微量成分1.2.1 現(xiàn)代儀器分析在白酒成分研究中的應(yīng)用簡介現(xiàn)代儀器分析是分析化學(xué)的重要組成部分。20世紀(jì)40年代英國科學(xué)家提出氣相色譜概念;奧地利和捷克科學(xué)家研制成第一代氣相色譜儀。1952年英國科學(xué)家因氣相色譜的研究成就獲諾貝爾化學(xué)獎。1955年美國儀器廠商推出氣相色譜商.兄儀器。20世紀(jì)50年代后期美國工程師發(fā)明玻璃毛細(xì)管氣相色譜,提高了分離能力。20世紀(jì)70年代末美國儀器廠商發(fā)明熔融石英毛細(xì)管柱,克服了毛細(xì)管
8、易斷裂的缺點(diǎn)。20世紀(jì)80年代起計算機(jī)在氣相色譜中的應(yīng)用、儀器自動化程度高、與其它檢測方法的儀器聯(lián)機(jī)使氣相色譜儀有了極大的發(fā)展。 1.2.2 白酒微量成分再分類 多年來,我國釀酒業(yè)界和科技工作者利用氣相色譜法對占自酒總重量的1%-2%的成分進(jìn)行了認(rèn)真、廣泛而深入的研究,認(rèn)為把這1%-2%的成分分成兩部分較為合適:1.含量大于1mg/l00m1的二十幾個左右的成分叫色譜骨架成分;2、余下的凡含量小于1mg/100ml的所有成分,定義為微量成分。 色譜骨架成分是中國白酒中占優(yōu)勢的成分,是中國白酒的主干成分,是常規(guī)色譜定量分析的主要對象,是觀察白酒各種成分的不同含量對酒質(zhì)影響的土要依據(jù)之一1.2.3
9、 白酒勾調(diào)的意義與現(xiàn)狀分析 勾調(diào)作為一門科學(xué)技術(shù),既古老,又年輕,既是我國古代釀酒的傳統(tǒng)技藝,又是一門新興的跨學(xué)科的高新技術(shù)。勾調(diào),就是將不同質(zhì)最檔次和風(fēng)格水平的原度酒,通過巧妙的配比,組成某種質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的成品酒。通過勾調(diào),可以使不同類型的酒取長補(bǔ)短,達(dá)到統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),統(tǒng)一酒質(zhì),使出廠的同一品種的成品酒長期保持相對穩(wěn)定的質(zhì)量,以贏得消費(fèi)者的青睞。 勾調(diào)的過程,其實(shí)質(zhì)就是優(yōu)化組合的過程,其一個完整的組合過程應(yīng)包括如卜內(nèi)容:色潛骨架成分的組合,非色譜骨架成分(微量成分)的組合,前者主要依賴于儀器,后者主要由感官指標(biāo)來掌握。 自20世紀(jì)70年代始,勾調(diào)技術(shù)引起全國白酒行業(yè)的普遍重視。20世紀(jì)80年代以來,
10、勾調(diào)技術(shù)進(jìn)入現(xiàn)代化,在驗(yàn)收基礎(chǔ)酒的方法上,改變了過去只憑感官逐壇鑒定的方法,采用感官、色譜分析基礎(chǔ)酒的數(shù)據(jù)來綜合驗(yàn)收,從而提高了產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)率。20世紀(jì)第1章 白酒自動化勾調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計1.1 白酒勾調(diào)工藝流程簡介 以某清香型白酒廠為例,勾調(diào)工藝在流程上主要分為3個階段,即原酒入庫貯存、勾兌調(diào)味、勻化老熟。 原酒入庫指將發(fā)酵蒸餾出的原酒(或稱基礎(chǔ)酒)經(jīng)化驗(yàn)、品嘗、稱重等操作后對其進(jìn)行分級,然后泵入原酒罐進(jìn)行勻化和貯存。各原酒罐設(shè)置液位檢測傳感器和勻化裝置,其入口、出口處設(shè)置有電磁閥和人工取樣的手動閥。在貯存期間,根據(jù)需要進(jìn)行理化和感官的檢驗(yàn)和勻化操作。 1.2.1 白酒檢測數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘白酒
11、的各種酒樣經(jīng)理化色譜成分分析后,得到大量的理化成分信息。同時評酒人員對相同的酒樣進(jìn)行感官指標(biāo)評價,獲得感官特性的描述。經(jīng)過定量的數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘,獲取一些特征信息以及與感官特性指標(biāo)的關(guān)系,形成復(fù)雜成分與感官特性的對應(yīng)關(guān)系。圖I說明了白酒檢測數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的來源。1.2.2 計算機(jī)輔助勾兌計算白酒勾調(diào)過程中經(jīng)常涉及到查表和單位換算。主要包括:(1)工程單位換算:如重量、長度、體積、面積、流量、壓力、密度的公制與英制及其他制式之間的相互換算。(2)常用數(shù)粥表格的自動查表:如酒精溶液與溫度、質(zhì)量濃度的關(guān)系表,酒精濃度與溫度、質(zhì)量濃度的關(guān)系表,質(zhì)量濃度與溫度、酒精度的關(guān)系表,標(biāo)準(zhǔn)酒度與測量1.2
12、.3 人機(jī)結(jié)合的智能勾調(diào)流程 在滿足理化指標(biāo)的情況下.根據(jù)人工勾調(diào)知識規(guī)則,以及通過人機(jī)交互,構(gòu)成人機(jī)結(jié)合的智能勾調(diào)品嘗專家系統(tǒng)。系統(tǒng)流程結(jié)構(gòu)見下圖。 目標(biāo)酒模型庫:存放各類成品酒的模型,包括理化指標(biāo)與感官指標(biāo)等。選酒知識庫:包含為勾兌各種成品酒的選酒方法、知識、規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)等。根據(jù)要勾兌的目標(biāo)酒,由選酒知識庫獲得選酒方法,從酒庫中選擇適當(dāng)?shù)脑疲M(jìn)行勾兌。勾兌算法:根據(jù)常規(guī)或數(shù)學(xué)規(guī)劃的方法,計算滿足理化指標(biāo)的摻入勾兌的各原酒的數(shù)量,形成配方。基于勾調(diào)知識的方法:是根據(jù)勾調(diào)人員的知識、經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則等,建立的基于感官指標(biāo)的專家勾調(diào)系統(tǒng)。在通過勾兌算法得到的配方滿足理化指標(biāo)時,但若不滿足感官指標(biāo)要求,
13、可通過該基于勾調(diào)知識的方法修正配方?;谌藱C(jī)結(jié)合的方法:直接由勾調(diào)人員根據(jù)感官品嘗結(jié)果,通過人機(jī)對話界面,修正配方。1.3.1 計量儀表的選型 在實(shí)現(xiàn)白酒自動勾調(diào)的過程中,計量儀表的選型是非常重要的。由于白酒生產(chǎn)屬于食品飲料行業(yè),對于儀表的選型應(yīng)首先符合該行業(yè)的安全要求,不能產(chǎn)生二在對白酒的各種計量參數(shù)中,最重要的參數(shù)之一是重量。目前計量精度較高的測量方法是質(zhì)量流量計法和稱重法,二者的特點(diǎn)比較見下表 控制器控制邏輯的編程采用SFC編程工具,操作站采用WinCC組態(tài)軟件?;诠凑{(diào)過程的安全考慮,根據(jù)勾調(diào)生產(chǎn)過程中不同崗位的職能,操作站的組態(tài)編程實(shí)現(xiàn)了操作權(quán)限控制,使各崗位的操作員只能完成相應(yīng)的功
14、能操作,并且實(shí)現(xiàn)所有控制操作的第2章 勾調(diào)生產(chǎn)管理系統(tǒng)設(shè)計 勾調(diào)生產(chǎn)管理系統(tǒng)主要面向勾調(diào)生產(chǎn)管理和決策人員,為其提供儲酒狀況、勾調(diào)成本、勾調(diào)質(zhì)最和安全等方而的實(shí)時和歷史信息,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的追溯管理,為管理決策提供科學(xué)依據(jù)。2.1 勾調(diào)生產(chǎn)管理系統(tǒng)的功能 勾調(diào)生產(chǎn)管理系統(tǒng)包括:勾調(diào)管理、酒庫管理、成本管理、質(zhì)量管理、安全管理、勾調(diào)數(shù)據(jù)接口等部分。 勾調(diào)管理,也即勾調(diào)生產(chǎn)調(diào)度管理,主要實(shí)現(xiàn)勾調(diào)生產(chǎn)計劃的制定、下達(dá)實(shí)施和實(shí)施結(jié)果反饋等內(nèi)容,包括調(diào)度指令的管理維護(hù)等。 酒庫管理主要包括酒罐當(dāng)前儲酒狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)視、盤庫操作、酒罐儲酒歷史查詢、統(tǒng)計分析和圖文顯示、生產(chǎn)報表等功能。 成本管理主要包括當(dāng)前各類
15、原酒、調(diào)味酒、半成品和成品酒等的成本信9的實(shí)時監(jiān)視、勾調(diào)成本的分?jǐn)傆嬎?、盤庫操作、勾調(diào)成本歷史查詢、統(tǒng)計分析和勾調(diào)生產(chǎn)管理系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖2.2 設(shè)計與實(shí)現(xiàn) 勾調(diào)生產(chǎn)管理系統(tǒng)采用Net開發(fā)平臺,基于B/S的軟件架構(gòu)。由于勾調(diào)生產(chǎn)數(shù)據(jù)具有隨時間變化的特性,采用實(shí)時數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的存儲模式。具有時間特性的自動檢測實(shí)時數(shù)據(jù)(如酒罐當(dāng)前貯酒的液位、溫度、重量等),可基于OPC數(shù)據(jù)訪問規(guī)范,通過以太網(wǎng)從勾調(diào)操作站(WinCC)獲取,存儲在實(shí)時數(shù)據(jù)庫中,并根據(jù)其變化進(jìn)行歸檔保存;具有時間特性的人工獲得的數(shù)據(jù)(如酒罐當(dāng)前儲酒的理化指標(biāo)、成本等),可通過人工錄入方式存儲在實(shí)時數(shù)據(jù)庫中,第3章 課題的提
16、出 傳統(tǒng)的白酒企業(yè)生產(chǎn)管理中對原度酒的分級入庫貯存及質(zhì)量分析和驗(yàn)收停留在靠人的感官和色譜分析上,存在人工測評波動性較大的不足,不利于提高產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)率且效率低。成品灑的勾兌調(diào)味也采用感官分析與經(jīng)驗(yàn)范圍內(nèi)進(jìn)行組合的方法,但是靠人來品評容易受到主觀和客觀環(huán)境因素的影響,波動性較大,每批產(chǎn)品不可避免的存在差異,而儀器分析可以檢測出酒中部分成分的含量,但對一些影響風(fēng)味的其它成分和未知物質(zhì)卻無能為力。而且在小樣和大樣的操作中未考慮微量成分的極性、相似相容特性,對微量成分的添加采用一次性、無序性、隨意性加入方式,雖然做出的成品與標(biāo)樣酒理化衛(wèi)生指標(biāo)十分接近,但口感卻存在差還未見其相關(guān)應(yīng)用.而且白灑行業(yè)的勾調(diào)工
17、藝技術(shù)其實(shí)質(zhì)就是組合優(yōu)化問題,20世紀(jì)90年代以來,精密分析儀器和電子技術(shù)的運(yùn)用,使得利用計算機(jī)求解白酒勾調(diào)過程中的組合優(yōu)化問題成為可能,然而酒中還有許多復(fù)雜的并且影響日感的微量成分到目前尚未能被精密分析儀器所解析,因而經(jīng)典的線形規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃優(yōu)化算法還不能滿足口感量化的要求,因此,如何建立知識專家系統(tǒng),并且構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,將實(shí)際問題的優(yōu)化解與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài)相對應(yīng),把對實(shí)際問題的優(yōu)化過程映射為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的演化過程,從而使微機(jī)勾調(diào)研究工作更進(jìn)一步,正是本課題的目的所在。第4章 結(jié)束語 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前許多工程領(lǐng)域應(yīng)用研究中的一個熱點(diǎn),其為學(xué)習(xí)實(shí)數(shù)值和向量值函數(shù)提供了一種實(shí)際的方
18、法,對于連續(xù)的和離散值的屬性都可以使用,并且對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲具有很好的健壯性.反向傳播算法是最常見的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法,這己被成功應(yīng)用在很多學(xué)習(xí)任務(wù)中。 反向傳播算法考慮的假設(shè)空間是固定連接的有權(quán)網(wǎng)絡(luò)所能表示的所有函數(shù) 1、利用色譜分析技術(shù),通過化學(xué)工作站采集白酒內(nèi)在數(shù)據(jù),在眾多的風(fēng)味廁分甲找出那些對風(fēng)味起主要的、決定性作用的物質(zhì)的含量與酒體之間的關(guān)系,通過分析手段來建立數(shù)學(xué)模型,繪制產(chǎn)品質(zhì)量特征曲線,找出酒的微觀形態(tài)特征. 2、引入線性規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃基礎(chǔ)理論原理,并根據(jù)白酒勾調(diào)的實(shí)際工藝技術(shù),創(chuàng)建原酒組合優(yōu)化配比的數(shù)學(xué)模型。3、利用產(chǎn)生式推理模型建立白酒品評知識專家系統(tǒng),同時引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播
19、算法(BP算法)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例學(xué)習(xí)模型,通過機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生口感量化系統(tǒng)。4、各項(xiàng)系統(tǒng)模型集成,引入計算機(jī)多線程并行計算方法。5、構(gòu)建白酒勾調(diào)計算機(jī)管理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。第5章 結(jié)論與展望 通過本課題的研究工作可得出如下結(jié)論和展望: 本文的應(yīng)用研究,將實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代技術(shù)的有機(jī)嫁接,開辟古老釀酒產(chǎn)業(yè)新的發(fā)展途徑.為釀酒行業(yè)提供了一條劃時代的發(fā)展新技術(shù)。本文所提供的應(yīng)用技術(shù)在白酒行業(yè)中具有很強(qiáng)的實(shí)用性和通用性,它不僅大大節(jié)省了人力、物力等繁雜勞動,且使產(chǎn)品配方組合達(dá)到最合理,使質(zhì)量最優(yōu)化、成本最低化、質(zhì)量成本平衡化,持久穩(wěn)定提高產(chǎn)品質(zhì)量,并且推動了傳統(tǒng)企業(yè)與現(xiàn)代信息技術(shù)的有機(jī)結(jié)合,使傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝與現(xiàn)代信
20、息技術(shù)相互嫁接共同發(fā)展,實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)釀酒行業(yè)現(xiàn)代化管理的新模式,大大改變了全國釀灑企業(yè)日前較為傳統(tǒng)的生產(chǎn)格局,該技術(shù)的推廣應(yīng)用意義深遠(yuǎn)。 木文的應(yīng)用研究具有在酒類、飲料、食品等配方中的兼容性和通用性,不僅可應(yīng)用于白酒生產(chǎn),而且還可廣泛應(yīng)用于其他飲料、食品、藥品等凡是有人類經(jīng)驗(yàn)知識參與的實(shí)踐活動中。但在這些行業(yè)的具體應(yīng)用實(shí)踐,還有很長且很艱難的路要走,需要多學(xué)科專家的共同努力與發(fā)展。 木文基于上述對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的研究、并且根據(jù)本文所創(chuàng)建的智能白酒勾調(diào)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的理論,已經(jīng)研究設(shè)計出可應(yīng)用于產(chǎn)銷實(shí)際的軟件系統(tǒng),但在白酒生產(chǎn)行業(yè)中,采用這一理論設(shè)計勾調(diào)配方目前尚處于研究推廣階段,需要全行業(yè)專家的殷切關(guān)
21、心和支持,進(jìn)一步研究,使得這一技術(shù)不斷發(fā)展與完善。 本文是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法在白酒計算機(jī)勾調(diào)應(yīng)用領(lǐng)域研究的粗淺嘗試,相信作為在這領(lǐng)域一個新熱點(diǎn),各類成果一定會層出不窮,這一智能應(yīng)用技術(shù)也將不斷發(fā)展與完善。致謝 在論文的寫作過程中遇到了無數(shù)的困難和障礙,都在老師和同學(xué)的幫助下一一克服。尤其要感謝我的論文指導(dǎo)老師,對我進(jìn)行了無私的指導(dǎo)和幫助,在百忙之中不厭其煩地幫助進(jìn)行論文的修改和改進(jìn)。在查找資料的時候,老師給我提供了很大的支持與幫助;老師對我耐心的指導(dǎo)和幫助等等,在此向幫助和指導(dǎo)過我的各位老師們表示最衷心的感謝!感謝我的同學(xué)和朋友,在我寫論文的過程中給予我了很多幫助和意見,還在論文的撰寫和排版燈過
22、程中提供熱情的幫助。感謝這篇論文所涉及到的各位學(xué)者。本文引用了數(shù)位學(xué)者的研究文獻(xiàn),如果沒有各位學(xué)者的研究成果的幫助和啟發(fā),我將很難完成本篇論文的寫作。在完稿付梓之際,掩卷而思,不禁感慨萬千。一路走來,我能夠取得現(xiàn)在的進(jìn)步和提高,與老師和同學(xué)們的幫助是分不開的,非常感謝老師們在四年的學(xué)習(xí)和生活中給我的巨大指導(dǎo)和幫助,感謝所有給予我?guī)椭耐瑢W(xué)們,正是有了你們的幫助,我才能取得現(xiàn)在的成績,并且順利畢業(yè)。參考文獻(xiàn)1 蔡自興,徐光 編著.人工智能及其應(yīng)用M. 清華大學(xué)出版社, 20112 馮玉強(qiáng),黃梯云. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)集成模式及管理應(yīng)用研究J. 情報學(xué)報.2010(03) 3 王繼成,呂維雪. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表示J. 計算機(jī)科學(xué). 2012(05) 4 楊柳. 中國白酒業(yè)的核心競爭力研究D. 電子科技大學(xué) 20115 高筠. 我國白酒與國外蒸餾酒酒瓶形態(tài)比較研究D. 江南大學(xué) 20146 張煜
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