搜索结果: 1-13 共查到“农业工程 neural-network”相关记录13条 . 查询时间(0.026 秒)
基于改进BP神经网络的排种器充种性能预测（Prediction for Performance of Seed-filling Process Based on Improved BP Neural Network）
排种器 充种 性能预测 BP神经网络
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2010/12/29
充种性能直接影响排种器排种质量，应用Matlab神经网络工具箱建立了排种器充种单粒率η1和空穴率η2的改进BP神经网络预测模型。选取转速n、种子当量直径d、充种角β和型孔直径D作为试验因素进行充种性能试验，获得64组单粒率和空穴率的试验结果。选取55组结果作为训练样本，采用Levenberg-Marquardt训练方法对建立的网络进行训练，并选取剩余的9组结果对训练好的网络进行仿真预测。其中，n、...
基于神经网络的车辆排气噪声声音品质预测技术（Sound Quality Prediction of Vehicle Exhaust Noise Based on Neural Network）
车辆 声音品质 排气噪声 神经网络
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2010/12/29
通过评审团成对比较法测试得到18种车辆排气噪声的满意度评价，考察并选取响度、尖锐度、粗糙度、波动度和峭度作为描述车辆排气噪声声音品质的客观心理声学参数，使用BP神经网络理论建立车辆排气噪声声音品质神经网络预测模型，对排气噪声样本的满意度进行预测，并与使用多元线性回归模型所得的预测值进行了比较。结果表明，神经网络模型预测值更接近实测值，误差在10%范围以内，对于单一噪声样本满意度的预测精度高于多元线...
基于神经网络的离心泵能量性能预测（Energy Characteristics Prediction of Centrifugal Pumps Based on Artificial Neural Network）
离心泵 性能预测 神经网络
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2010/12/29
总结了BP网络和RBF网络在离心泵能量性能预测中的应用现状，介绍了这两种网络的结构及特点。分别采用BP网络和RBF网络建立了离心泵能量性能预测模型。用57组数据对这两个预测模型进行了训练，并用6组数据对两种网络结构的性能预测模型进行了仿真。研究结果表面：两种网络结果的预测模型预测精度比较接近且预测结果的趋势也相同，BP网络预测精度略高于RBF网络；BP网络扬程平均预测误差为3.85%，效率平均预测...
基于遗传模糊神经网络的植物病斑区域图像分割模型（Image Segmentation Model of Plant Lesion Based on Genetic Algorithm and Fuzzy Neural Network）
植物病害 遗传算法 模糊神经网络
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2010/12/29
针对植物病斑区域图像边界的模糊性和不确定性因素，利用模糊逻辑的推理规则和神经网络的自适应性，提出全规则的自适应模糊神经网络模型作为植物病叶图像像素归属的决策系统，并利用遗传算法对系统的可调整参数初始值进行全局优化，提高了网络训练速度，避免了传统BP算法的局部最小值。通过对马铃薯早疫病病斑图像分割的实验表明，该模型速度快且稳定，精度高且鲁棒性好，简单易于实现。
静液驱动履带车辆转向神经网络PID控制仿真（Steering Neural Network PID Control for Tracked Vehicle with Hydrostatic Drive）
履带车辆 静液驱动 转向 神经网络
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2010/12/29
根据履带车辆转向运动学和动力学分析，提出转向控制策略，可在满足系统压力限制以及保证车辆转向安全条件下自动降低平均车速以保证驾驶员期望转向半径的准确实现。转向控制器由神经网络PID控制器和泵马达排量控制器组成。运用Matlab/Simulink对系统进行神经网络转向控制仿真分析，仿真结果表明，与传统PID控制相比较，神经网络控制输出超调量由10.5%降至4.1%，控制响应时间由4.8s降至2.2...
Modeling of heat and entropy sorption of maize (cv. Sc704): neural network method
maize back propagation entropy isosteric heat sorption isotherm
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2014/2/26
Equilibrium moisture content of maize affects its values of dehydration heat and entropy. Precise prediction of heat and entropy with regard to its equilibrium moisture content is a simple and fast me...
霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别（Discrimination of Moldy Chinese Chestnut Based on Artificial Neural Network and Near Infrared Spectra）
板栗 近红外光谱 BP神经网络 预处理
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2009/11/3
利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质。在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱，用6种光谱预处理方法分析数据，比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率。试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好，对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%。
基于改进BP神经网络的复合叶轮离心泵性能预测（Performance Predicting of Centrifugal Pumps with Compound Impeller Based on Improved BP Neural Network）
复合叶轮 BP神经网络 性能预测
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2009/9/25
应用Matlab建立了复合叶轮离心泵效率和扬程的BP神经网络预测模型。选取73组试验结果作为样本，采用Levenberg-Marquardt法则对构建的网络进行训练，并随机选取12组训练样本外的数据对训练好的网络进行测试。试验的主要参数为流量Q， 叶片数z，叶片出口安放角β2，短叶片进口直径Di，叶片出口宽度b2，效率η以及扬程H。其中选取Q，z，β2，Di，b2作为网络的输入层，η和H作为输出层...
基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系统（Measuring System for Residue Cover Rate in Field Based on BP Neural Network）
保护性耕作 秸秆覆盖率 BP神经网络
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2009/8/11
以VC++为工具，田间实拍图像为研究对象，在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上，设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统。该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆，并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习样本选取准则。人工模拟和田间试验表明，设计的BP神经网络秸秆覆盖率检测系统对田间秸秆的识别率达90%以上，秸秆覆盖率计算误差可控制在5%以内；与传统的拉绳法相比，检测效率提高50～12...
基于神经网络的汽油HCCI发动机空燃比控制策略（Air/Fuel Ratio Control of Gasoline HCCI Engine Based on Neural Network）
汽油发动机 均质充量压缩燃烧 空燃比
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2009/8/11
均质压缩燃烧（HCCI）在控制上存在难点，其中关键是基于循环的空燃比实时控制。HCCI汽油机没有能直接表征发动机每循环进气量的参数，因此，采用动态递归神经网络（Elman网络）预测HCCI发动机每循环的进气量。通过氧传感器闭环和瞬态工况中的油膜补偿，实现对HCCI发动机的稳态及瞬态工况下空燃比的精确控制。试验表明：汽油HCCI发动机神经网络预测模型及空燃比控制策略能满足HCCI发动机实时控制的需求...
基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分级（Automatic Color Grading of Beef Lean Tissue Based on BP Neural Network and Computer Vision）
牛肉 颜色 分级 神经网络
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2009/5/22
将采集的牛胴体眼肌切面图像人工确定其颜色等级，然后通过计算机图像处理方法，分割出肌肉区域并提取出其在RGB和HIS颜色空间的颜色特征参数。设计一个以牛肉的颜色特征参数为输入、牛肉的颜色等级为输出的BP神经网络模型，通过训练，确定模型的结构参数，用测试样本对该模型进行验证。结果显示，用该模型进行牛肉颜色等级预测的正确率可达95%，耗时仅0.25s。表明利用所设计的模型可以对牛肉的颜色等级进行快速、准...
基于小波变换和BP神经网络的蛋壳破损检测（Crack Detection in Eggs with Multi-level Wavelet Transform and BP Neural Network）
鸡蛋 破损 检测
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2009/5/22
提出了一种基于多层小波变换和纹理分析的蛋壳破损检测方法。该方法对获取的鸡蛋透射图像G分量在不同水平上进行小波分解，计算和分析各水平高频细节子图像的纹理特征参数，实验确定最有效的8个特征参数作为BP网络输入，建立结构为8—20—2的BP神经网络蛋壳破损分类模型。实验表明，该方法对无破损蛋、线状破损蛋、网状破损蛋和点状破损蛋的判别正确率分别为95%、90%、95%、80%，平均识别率为90%。
基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制（Adaptive Control of Hybrid Machine Based on RBF Neural Network）
混合输入机构 径向基函数神经网络 自适应控制 轨迹跟踪
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2010/5/5
提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略，控制伺服电动机的运动，以实现对常速电动机速度波动的补偿。由于系统精确模型难以获得，设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器，进行混合输入机构轨迹的跟踪，应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近，网络输出权值由自适应算法学习确定，并对该控制器进行稳定性分析。仿真结果表明，所设计的控制器稳定...