我和其他几位管理员编了一套批报分析软件,先把使用说明

细履平沙

由于,软件还没有正式完工,目前正在测试阶段,所以不能给大家共享,先把使用说明发一份过来,请大家提提建议.
对于好的建议,给予经验值或金币的奖励.

细履平沙

扫描结果见下图  :
从图中大家可得出什么结论呢?软件说明中已经进行了部分提示.但是还有许多其它结论,操作说明中没有给出!

细履平沙

从图中可以看到,前期pH与这个品种的发酵单位关联性很强.这个提示我们,在前期加强对pH的调控会起到关键作用.另外图中生物效价一行,表示前期发酵单位高,后期发酵单位也高,这也提示我们,前期工艺控制比中后期更重要.
详细的说明,请下载说明.软件已经开始在一些单位试用,我们也在关注效果.

细履平沙

软件的一个扩展应用.如果不扫描,直接用神经网络处理数据,误差往往很大,但是在找到主要影响因素和影响阶段后,再用神经网络进行处理,误差会大大降低.

刚才,在为一位博士处理数据时发现，如果用发酵过程状态变量直接同放罐单位进行关联误差超过了20%,但是用这个软件扫描后,发现44小时发酵单位,同放罐的发酵单位平均单位相关性很好,于是决定用不同时间的状态变量与44,56,68小时的平均发酵单位进行关联,结果误差大大降低,最低误差达到了6%左右.

以下是处理时的命令及误差参数.
>>  [w1,b1,w2,b2,w3,b3]=initff(p32,5,'logsig',10,'logsig',1,'logsig');
>>  [w1,b1,w2,b2,w3,b3,te,tr]=trainbp(w1,b1,'logsig',w2,b2,'logsig',w3,b3,'logsig',p32,t,tp);
TRAINBP: 0/20000 epochs, SSE = 2.87854.
TRAINBP: 2000/20000 epochs, SSE = 0.135898.
TRAINBP: 4000/20000 epochs, SSE = 0.126694.
TRAINBP: 6000/20000 epochs, SSE = 0.121226.
TRAINBP: 8000/20000 epochs, SSE = 0.116794.
TRAINBP: 10000/20000 epochs, SSE = 0.112685.
TRAINBP: 12000/20000 epochs, SSE = 0.109541.
TRAINBP: 14000/20000 epochs, SSE = 0.0946102.
TRAINBP: 16000/20000 epochs, SSE = 0.0734481.
TRAINBP: 18000/20000 epochs, SSE = 0.0584215.
TRAINBP: 20000/20000 epochs, SSE = 0.0531739.

细履平沙

目前软件在版主区可下载,以后将逐渐扩大使用范围!请大家关注!

ala

支持论坛出更多的产品

liaoyuling

这么好的东西，一定要去看看了。

nslele

好东西，省得自己做了,支持

topmit

总版主也研制软件，真了不起。
多多学习，呵呵，我也来看看！

ufoian

老大能给我一份么