"基于人工神经网络的茄子皮紫色素的提取研究"
本文研究了基于人工神经网络的茄子皮紫色素的提取技术，提出了BP人工神经网络模型，通过熵值法和正交试验，确定了茄子皮紫色素的最佳提取条件。模型的输入参数包括试验因素参数，输出为茄子皮紫色素的综合评价值。通过Matlab编程，建立了数学模型，确定了茄子皮紫色素的最佳提取条件。
知识点：
1. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）：是一种基于机器学习算法的模型，模拟人脑神经网络的结构和功能，用于模式识别、分类、回归分析等任务。
2. BP神经网络（Back Propagation Neural Network）：是一种常用的人工神经网络算法，用于解决监督学习问题，通过反向传播算法来调整模型参数。
3.熵值法（Entropy Method）：是一种评估指标，用于评估茄子皮紫色素的质量和纯度。
4. 正交试验（Orthogonal Experiment）：是一种实验设计方法，用于研究多个因素对实验结果的影响。
5. 深度学习（Deep Learning）：是一种机器学习算法，使用人工神经网络来学习数据特征，用于图像识别、自然语言处理等任务。
6. 机器学习（Machine Learning）：是一种人工智能算法，使用数据来训练模型，用于预测、分类、回归分析等任务。
7. 数据建模（Data Modeling）：是一种数据分析技术，用于建立数学模型，描述数据之间的关系。
8. 茄子皮紫色素（Eggplant Peel Purple Pigment）：是一种天然色素，广泛应用于食品、化妆品等行业。
9. 提取技术（Extraction Technology）：是一种将目标物质从原材料中分离和提取的技术，用于生产药品、食品等产品。
10. Matlab编程（Matlab Programming）：是一种编程语言，用于科学计算、数据分析和可视化等任务。
本文研究了基于人工神经网络的茄子皮紫色素的提取技术，建立了BP人工神经网络模型，确定了茄子皮紫色素的最佳提取条件，具有重要的理论和实践价值。
