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摘要
涂布工序是烟草薄片制造的关键工序之一。涂布率作为涂布效果的重要指标，对烟草薄片的质量有较大影响。针对涂布工序的涂布率预测与工艺参数优化问题，采用灰色关联度分析，提取关键影响因子，将遗传-粒子群算法与BP神经网络模型相结合，搭建了GA-PSO-BP涂布率预测模型。结果表明，GA-PSO-BP模型预测精度显著高于BP模型，实现了对涂布率的有效预测。在此基础上，利用遗传算法求解了涂布工序的最佳工艺参数组合，为烟草薄片生产中涂布工序的参数控制提供了参考。
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单位自动化学院; 湖北中烟工业有限责任公司; 华中科技大学
