[发明专利]预测洗涤产品的抗菌性能或关键成分含量的方法及装置有效
| 申请号： | 200910084237.1 | 申请日： | 2009-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN101551374A | 公开（公告）日： | 2009-10-07 |
| 发明（设计）人： | 徐华;崔安颀;大谷庆彦;井内文 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G01N33/00 | 分类号： | G01N33/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 何文彬 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种预测洗涤产品的抗菌性能或关键成分含量的方法及装置，属于日用化工产品领域。所述方法包括：获取并存储洗涤产品在各关键成分含量比例不同的条件下的抗菌性能，形成实验数据集；对实验数据集中的每组实验数据进行预处理；将经过预处理的实验数据集作为神经网络的输入，对神经网络进行训练，得到适合待预测洗涤产品的神经网络预测模型；根据输入的相应参数及适合所述洗涤产品的神经网络预测模型，对所述洗涤产品的抗菌性能或关键成分含量进行预测。本发明通过训练得到适合洗涤产品的神经网络预测模型，并通过神经网络预测模型实现预测洗涤产品的抗菌性能或关键成分含量，具有降低预测误差，减少洗涤产品的研发周期及成本的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 洗涤 产品 抗菌 性能 关键 成分 含量 方法 装置 | ||
【主权项】：
1、一种预测洗涤产品的抗菌性能或关键成分含量的方法，其特征在于，所述方法包括：获取并存储洗涤产品在各关键成分含量比例不同的条件下的抗菌性能，得到含有所述各关键成分含量及对应的抗菌性能的多组实验数据，形成实验数据集；对所述实验数据集中的每组实验数据进行预处理；将所述经过预处理的实验数据集作为神经网络的输入，对所述神经网络进行训练，得到适合待预测洗涤产品的神经网络预测模型，所述待预测洗涤产品与所述洗涤产品类型一致；根据输入的相应参数及适合所述待预测洗涤产品的神经网络预测模型，对所述待预测洗涤产品的抗菌性能或关键成分含量进行预测。
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