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研究了利用径向基函数网络建立垂柳茎体含水量的日变化模型。以SWR乔木茎体水分传感器测量垂柳茎体含水量的日变化数据为时间序列。通过调整系数sce、g,改变径向基函数的输入向量维数,以达到模型的精确化。设置输入向量的维数分别为2、4、5,对输入向量按照不同的维数进行分组后,输入到神经网络中进行训练。为了得到模型的具体参数,选取另一组样本数据进行验证。结果表明,利用径向基函数网络建立的垂柳茎体水分日变化模型具有可行性,预测数据与观察数据具有很好的跟随性。同时试验结果也表明,输入向量的维数并不是越大越好,这次试验中,2维的要明显好于4维、5维的。 相似文献
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基于分形理论通过试样木材的显微构造照片,采用盒维数法计算了其分形维数,由木材横纹的多孔结构特征和不同树种木材之间相对固定的分形维数(平均值约为1.495),建立了1个计算木材径向导热系数的分形模型。根据木材导热与导电规律的相似性,采用热阻模拟方法推导了径向导热系数的表达式,由木材孔隙率与分形维数的关系得到径向导热系数随分形维数变化的表达式。利用此关系式对试样木材径向导热系数进行计算,并与文献中的数据进行了比较;结果表明此分形模型可以对各种木材的径向导热系数进行方便而有效的计算. 相似文献
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【目的】研究温室内番茄茎直径变化量动态预测模型,为番茄需水规律提供一定决策支持。【方法】采用多层感知机算法与植物生理生态信息相融合的方法,建立一个包含空气温湿度、土壤湿度、叶片温度、茎直径变化量及光合有效辐射的基于多层感知机算法的茎直径变化量预测模型。采用3层隐含层神经网络对经过正则化及归一化的6维训练集数据向量,进行全连接式训练后,得出预测模型,验证集数据输入预测模型后得出1维输出向量,对输出向量进行反归一化进而得出茎直径变化量预测值。【结果】建立的基于多层感知机短时番茄茎直径变化量动态预测模型的预测值与实测值的回归系数(R2)为0.901,均方根误差(RMSE)为0.175。【结论】该模型适用于温室番茄短时茎直径变化量动态预测,具有较好的应用场景。 相似文献
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【目的】中国柑橘产区分布广、生态类型复杂,不同产地纽荷尔脐橙果实品质和市场效应具有较大差异。研究基于近红外光谱技术的柑橘产地识别技术,利于不同柑橘产地果品的识别和鉴伪。【方法】从中国南方17个纽荷尔脐橙主要产地选择代表性成年果园,分别采摘成熟鲜果样品100个。利用SupNIR-1500近红外分析仪采集脐橙果实赤道部、肩部表面以及果汁滤液的近红外反射光谱,光谱波长范围为1 000-2 499 nm。采用主成分分析法对原始光谱数据进行预处理,提取近红外光谱的特征信息以降低数据集维度以及噪声。研究人工神经网络理论,构建由一个输入层、一个具有非线性激励函数的隐藏层和一个输出层组成的典型的3层人工神经网络识别模型。研究由径向基函数作为核函数、以光谱主成分作为输入的支持向量机模型,构建由126个分类器组成的一对一扩展支持向量机模型。研究遗传算法优异的自然选择特性,利用遗传算法从光谱主成分中选择出最优的特征基因子集作为支持向量机的输入,构建遗传算法-支持向量机模型。利用3种模型分别对果汁滤液的近红外反射光谱数据进行分类,从而实现产地识别测试,并根据产地识别精度筛选出最优的产地识别模型。进一步对比该最优识别模型对果实赤道部、肩部反射光谱数据的识别精度,从而确定识别精度最高的光谱数据采集源。【结果】利用所建立的3层人工神经网络模型对纽荷尔脐橙果汁滤液的近红外光谱进行产地识别测试,确定当输入神经元数量为11、隐藏神经元数量为13时,模型对果实产地识别的最佳精度达81.45%。采用一对一扩展方式建立支持向量机产地识别模型,研究确定采用径向基函数作为核函数,当主成分数量为20时,脐橙产地识别精度最高可达86.98%。测试利用遗传算法-支持向量机混合模型进行脐橙产地分类识别,确定当种群数量为200、遗传代数为100、交叉概率0.7、突变概率0.01时,遗传算法选择出最优的基因子集进行产地识别,遗传算法-支持向量机模型的产地识别精度最高可达89.72%,优于人工神经网络分类模型和支持向量机分类模型的产地识别精度。进一步利用遗传算法-支持向量机产地识别模型对果实赤道部及肩部的果面反射光谱进行产地识别测试,得到对应的最高识别精度分别为80.00%和69.00%。【结论】遗传算法-支持向量机模型对果汁反射近红外光谱进行产地识别精度最高,优于人工神经网络模型和支持向量机模型。该模型对果实赤道部反射光谱进行分类的精度次于果汁滤液反射光谱但优于果实肩部反射光谱,因此,可利用赤道部的反射光谱实现非破坏性果实产地分类识别。 相似文献
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基于高光谱图像的黄瓜种子活力无损检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现对黄瓜种子的快速、无损检测,以人工老化0 h、36 h、72 h的3个不同活力梯度的黄瓜种子为研究对象,利用波长400～1 000 nm的可见光光谱对黄瓜种子活力进行检测。对比了多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、卷积平滑(S-G)3种预处理方法,结果显示SNV预处理的效果最优。从特征提取和特性选择2个角度进行降维分析。分别使用主成分分析法和连续投影算法,对比各个主成分数的正确分类率,选取最佳的主成分数。通过连续投影算法(SPA)选择9、12、13个特征波长,通过对比分类正确率,选出最佳波长数为12个。最后将提取出的最佳主成分和选择的最佳特征波长作为支持向量机的输入,分别选择线性核函数和径向基核函数,结合网格搜索方法,确定模型的惩罚因子c和径向基核函数中的参数gamma,建立判别分析模型。所有模型分类正确率均达到97.3%以上,其中SPA-SVM(基于RBF核函数)效果最佳,分类正确率达到98.6%。可见,利用高光谱图像技术结合SPA-SVM能有效地鉴别黄瓜种子的活力。 相似文献
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选用经度、纬度和土壤有效含水量、全生育期日平均参考作物腾发量作为输入因子，水分敏感指标作为输出因子，构建了一个具有二层隐含层的BP人工神经网络模型，利用湖北和广西的水稻试验数据作为样本对网络进行训练和检验。结果表明：模型具有较高的拟合精度和预测精度，能够用于缺乏试验数据的地区进行水分敏感指标的计算。 相似文献
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设置4个水分处理,研究了4年生梨枣2010年及2011年花果期不同供水条件下土壤水分动态和耗水规律,分析了梨枣日耗水量与茎直径变化间的相关性,建立回归模型.结果表明:(1)2a内各处理梨枣耗水量随土壤供水量的增加而增大,其日耗水量最大值均出现在灌水后1周内;各处理果实膨大期日耗水强度大于开花坐果期.(2)2a内各处理茎直径日变化平均值(MTD)、茎直径日最大值(MXTD)均符合Logistic函数关系,MXTD与MTD在表征梨枣茎秆生长规律方面效果一致,各处理茎直径变化指标(MTD、MXTD)增长率因水分处理的不同而存在差异.(3)高水分(T1处理)条件下茎直径变化指标(MTD、MXTD、MDS(茎直径日最大收缩量)、DG(茎直径日生长量))在表征枣树耗水状况方面不敏感;在低水分(T4处理)条件下,日耗水量与茎直径日最大收缩量(MDS)相关系数较其他3个茎直径变化指标(MTD、MXTD、DG)高且达极显著水平,说明MDS能够更好的表征低水分处理的梨枣耗水规律.在此基础上建立耗水量与茎直径变化回归模型,为评价梨枣耗水状况提供依据. 相似文献
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基于图像处理的烘烤过程中烟叶含水量检测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】量化烘烤过程中烟叶形态变化的数值特征指标,实现烘烤过程烟叶水分含量的无损检测。【方法】以密集烤房中不同烘烤阶段的烟叶为研究对象,先利用图像处理技术提取鲜烟叶及烘烤过程中烟叶图像的颜色特征（红分量（R）、绿分量（G）、蓝分量(B)）及纹理特征(纹理能量、纹理熵、纹理惯性、相关度),以其为输入指标,分别建立烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型。用建立的2个模型对烘烤过程中烟叶含水量进行预测,并比较其预测精度。【结果】烟叶图像颜色特征R、G、B分量表现出变黄期剧烈上升,定色前期缓慢上升并达到最大值,定色后期至烘烤结束逐渐下降的变化趋势;纹理能量和相关度呈现出变黄前期减小,变黄后期增大,定色及干筋期逐渐减小的趋势;纹理熵、纹理惯性表现出变黄前期增大,变黄后期减小,定色及干筋期逐渐增大的趋势。以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型均可以满足烘烤过程中烟叶水分含量实时检测的需要。【结论】图像处理技术可以精确量化烘烤过程中烟叶的形态特征变化;利用建立的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型可以实现对烟叶含水量的精确估测。 相似文献
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为建立“突变”增长条件下建设用地需求预测模型以利于区域土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的
定期修编,本文提出了基于主元分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络模型相结合的建设用地需求预测方法.首
先,利用灰色关联分析筛选出主要驱动因子作为输入数据;然后,利用主元分析消除其相关性,并达到降维目的;
最后,以PCA结果为输入建立建设用地需求的RBF神经网络预测模型.实例研究表明,建设用地需求PCA-RBF
神经网络预测模型具有较好的预测效果,平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)、平均相对误差(MRE)、分
年度残差和突变点残差都较常规的多元线性回归(MLR)模型更小,更适宜在复杂非线性条件下应用. 相似文献
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基于颜色和纹理特征的大麦主要病害识别研究 总被引：5，自引：1，他引：4
为提出一种在自然环境条件下基于采集图像的颜色一阶与二阶矩和纹理LBP算子改进模式综合特征参数的大麦病害识别方法,以甘肃河西地区发生的大麦白粉病、云纹病和条锈病为研究对象,采用颜色矩和LBP算子均匀模式综合特征参数来提取大麦病斑的颜色和纹理特征,并将该特征向量作为输入向量构建以径向基为核函数的支持向量机(SVM)分类器模型。利用SVM分类模型对采集到的355幅病害图像进行实例分析,结果表明当径向基参数时,大麦病害整体识别正确率达84.7458%。本研究为农田大麦病害诊断提供了有效的分析手段,验证分类模型在大麦病害研究中的可行性,并可为其他农作物病害诊断提供借鉴和参考。 相似文献
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甜高粱秆自然贮存过程中水分和糖分的基准描述 总被引：1，自引：0，他引：1
对甜高粱秆自然贮存过程中含水量和含糖量的不同表示单位（湿基、干基、非糖分干基）以及影响进行理论分析和研究,结果表明,湿基由于引入水分变化从而对含糖量的描述有不利影响,干基和非糖分干基都能反映糖分实际变化趋势;非糖分干基由于消除了水分散失和糖分消耗的影响,在糖分损失较大时也能够反映糖分的真实变化。另外基于所建立公式,对贮存试验数据（不同贮存时间的含水量和含糖量）进行转化计算,得到水分和糖分绝对变化量以及失重情况,能进一步反映甜高粱秆自然贮存过程组成的真实变化情况。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种具有坚实理论基础的新颖小样本学习方法。采用支持向量机回归(Support Vector Machine Regression,SVR)算法,用libsvm-2.89软件包对我国近年来的粮食产量进行回归预测,选择交叉验证法进行参数寻优,建立粮食产量和其影响因素的支持向量机回归模型。粮食产量预测平均相对百分误差为1.209%,均方根误差为581.191,相关系数为0.962 24。将预测结果与指数平滑模型、生产函数模型及多元线性回归模型进行了比较,用平均绝对百分误差、希尔不等系数及均方根误差对4种模型预测结果进行评价。结果表明,基于支持向量机的径向基核函数(RBF)模型预测粮食产量的精度优于其他预测方法。 相似文献
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径向基函数人工神经网络在棉花耗水量预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱,以气象资料中的平均气温、日照时数、平均风速作为输入变量,建立了预测新疆石河子地区棉花耗水量的RBF神经网络预测系统,并通过实测数据的检验得出此预测系统网络模型的绝对误差最大为0．0962mm／d,最小为0．0008mm／d,平均为0．0519mm／d;相对误差最大为1．7995％,最小为0．0165％,平均为0．9664％,可见网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间短,仅需0．0780s。 相似文献
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为了更精确地反映主轴系统在工作状态下的情况，针对高速磨床主轴系统建立柔性体动力学模型，对其在不确定性磨削力作用下的工况进行数值模拟和优化研究.首先采用优化拉丁超立方试验设计方法在设计变量和不确定参数构成的混合空间内采样，再建立包含不确定量的主轴系统径向基函数近似模型，代替耗时的数值仿真模型.利用基于区间数的不确定性优化方法对高速磨床主轴系统进行优化设计研究.结果表明，利用基于区间数的不确定性优化方法，对主轴系统的关键参数进行优化后，表征磨削质量的刚体砂轮质心的径向跳动值比原来有了较大的减少，得到了在不确定磨削力影响下优化结果的响应区间. 相似文献
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卷烟吸阻是卷烟设计制造中的核心指标。因涉及影响因素多且具有复杂的非线性特性,无论是基于多孔介质流体力学模型还是基于大量工程实践的经验模型,均无法定量指导设计与生产,至今卷烟吸阻仍以实验测试数据为评价依据。针对卷烟生产过程中产生的大量检测数据及数据的复杂多源和不断更迭的特性,提出了一种利用生产历史积累数据,通过K均值聚类算法清洗数据消除样本差异,结合自适应套索方法对输入变量进行降维处理和辅助变量选择,并利用选择稳定性评估对过程进行一致性约束,在多源数据和滚动过程一致选择出与吸阻原理模型匹配的关键影响指标,并将其作为径向基函数神经网络(RBFNN,radical basis function netural network)的输入,建立吸阻的推理预测模型。经验证,预测模型的均方误差为0.004,相对误差率控制在3%以内,实现了生产场景下的吸阻快速预测。 相似文献
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《西南林业大学学报》2016,(6)
采用小波包与径向基神经网络(RBF)松散结合的方法,对健康和空洞蒙古栎试件进行了研究,利用小波包变换对应力波检测信号进行5层小波包分析,构造8维特征向量,然后利用特征向量训练径向基神经网络和建立诊断模型。结果表明:所建模型的辨识正确率达到90.80%,能有效的评估木材的性质,为应力波无损检测仪器的设计提供了参考依据。 相似文献