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作物最优施肥量与土壤养分含量、产量之间存在复杂的非线性关系。为更加准确地模拟这种关系,提出一种改进的的BP神经网络集成方法。该方法采用K-均值聚类优选神经网络个体,采用拉格朗日乘子方法计算待集成的神经网络个体的权值。然后,基于农田肥料效应试验数据,以土壤养分含量和施肥量作为神经网络的输入,以产量作为神经网络的输出,建立了作物精准施肥模型。该模型通过求解一个非线性规划问题,能同时获得最大产量和最优施肥量。试验结果表明,在施肥模型的拟合精度方面,改进的神经网络集成方法（其均方根误差为64.54）明显优于单个神经网络方法（其均方根误差为169.74）。而且,作为一种定量模型,基于改进的神经网络集成的施肥模型优于传统施肥模型,能有效地指导精准施肥。 相似文献
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机械零件加工方法的选择是工艺设计的基础,为了实现CAPP加工方法的合理选择,应用了神经网络的理论和方法,首先对零件基本特征分类编码,然后建立BP神经网络模型进行学习训练后,得出了CAPP加工方法选择的合理方案。该神经网络的各项误差指标均达到了满意的要求,充分说明了用BP神经网络模型求解CAPP加工方法的选择具有可靠性与优越性。 相似文献
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基于BP神经网络原理，介绍了神经网络用于闸门损伤检测中损伤指标的获取方法，并结合工程实例，阐述了神经网络用于闸门损伤检测的实现过程。事例说明，神经网络用于闸门的损伤检测是一种行之有效的方法。 相似文献
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在组合式神经网络的故障诊断中,模糊积分是一种对各神经子网的诊断结果进行信息融合的方法,其中需要计算模糊密度。本文首先介绍组合式神经网络故障诊断的思想,给出了基于模糊C均值聚类的模糊划分方法;其次分析一种不可取的模糊密度计算方法,基于模糊粗糙函数,给出计算组合式神经网络重要性的方法;然后,阐述了组合式神经网络的网络训练和诊断方法;最后,用故障模拟数据验证了诊断方法的有效性。 相似文献
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《中国农机化学报》2019,(2)
农田虫害预测是促进农业发展和增加农民收入的关键部分。针对目前农田虫害预测算法准确性差和适应性不佳的问题,提出一种基于神经网络和证据理论的农田虫害预测算法。该方法首先分别采用BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络进行虫害预测,然后利用证据理论中的组合决策思想,结合神经网络预测结果,进行权值提取和权值融合,最后通过融合后的权值实现农田虫害预测。试验结果表明,权值融合后具有更高的预测精度,相比神经网络传统预测方案,该方法的预测精度相比BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络分别提升了约5倍、3倍和2倍,预测性能优于任何一种单一神经网络模型。 相似文献
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为了解决非线性系统采用常规方法建模难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出基于RBF神经网络逼近函数的方法,并详细论述了RBF神经网络的结构原理与学习算法。应用函数逼近实例,基于MATLAB仿真软件,仿真结果表明,RBF神经网络能较好地逼近函数,适用于非线性动态系统的建模与估计。 相似文献
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提出发动机怠速控制的神经网络方法,给出了RBF神经网络模型,并将带遗忘因子的梯度下降法应用于RBF神经网络的参数调整。利用RBF神经网络良好的非线性映射能力,通过对发动机转速及转速变化率映射,得到步进电机相应驱动信号,从而实现怠速控制。实验结果表明,神经网络控制响应快、鲁棒性强,可有效提高发动机怠速品质,改善发动机的性能指标。 相似文献