Two network types are proposed for modelling a drying process in the vibrofluidized bed, namely multilayer perceptron network and radial basis function network. Network training procedures are based on experimental data obtained for silica gel, green peas, potatoes and cabbage. Capability of prediction of MLP and RBF networks are evaluated in a feed forward and recurrent structures.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.