能否借助神经网络寻找满足要求的系统输入参数

Question

有个实际问题：食品或者制药生产线上，如何调整原料的配比，使得最后的产品各项指标接近标准。原料的参数是多个矩阵，最后产品合格的指标是一个二维矩阵，如果用人工去调整输入的参数，几乎不可能，能否借助某一种神经网络的算法，让机器去完成耗时的验证过程

Answer 1

使用神经网络来优化配比的问题，首先，你要将生产线上的原理数据处理成神经网络可处理的，一般就是做归一化处理；
其次，建立神经网络，包括权重、学习率、循环次数、网络层数，输入输出节点数等
再次，可借助matlab中的神经网络工具箱，进行神经网络的训练和仿真。
其实对于使用神经网络来优化配比，已有不少的研究成果，比如：https://www.docin.com/p-923844710.html
基于人工神经网络优化抄纸浆料配比（https://www.docin.com/p-1080586248.html）
等等，建议可以先看看相关的理论文章。然后参考其中的实验进行实现。