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基于改进BP网络的小麦品种识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高小麦品种的识别准确率,以河北农业大学选育的6个小麦品种为研究对象,对小麦籽粒图像进行中值滤波阈值分割等方法预处理后,对形态、颜色、纹理3个方面进行特征提取。其次利用BP神经网络对单个品种的小麦进行识别,然后结合主成分分析(PCA)法降维研究一次性识别多类小麦品种,最后为避免神经网络的局限性,利用PSO算法优化网络权值参数。结果表明:BP网络对单个小麦品种具有非常好的识别效果,其中河农7069品种的识别准确率达100%;结合PCA法降维后小麦品种平均的识别准确率为91.582%;利用PSO算法优化网络后识别准确率增加至94.3%,达到了更好的识别分类效果。 相似文献
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《江苏农业科学》2015,(12)
提出了1种应用近红外光谱技术快速无损鉴别大米品种的新方法。采用近红外光谱仪获取3种大米的光谱吸收特征曲线,运用遗传算法抽取15个特征波长,并对15个特征波长运用偏最小二乘法进行模式特征分析;经过交互验证法判别提取主成分,完成特征提取后,将7种主成分作为神经网络的输入变量,建立了3层误差逆传播(back propagation,BP)神经网络。结果表明,对30个未知样本进行预测,预测相对偏差均5%,预测结果准确率达100%;遗传算法结合偏最小二乘法进行聚类比单独使用偏最小二乘法对大量原始光谱数据进行聚类分析的效果好,BP神经网络预测的精确度也大大提高。该方法能快速无损地检测大米品种,同时为其他有机物品种鉴别提供了新方法。 相似文献
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基于模糊聚类的神经网络虫情预测 总被引：1，自引：0，他引：1
1基于模糊聚类的神经网络预测
首先采用模糊聚类对所有样本进行预处理,再把去噪后的数据作为神经网络的输人数据进行训练和预测。
1．1基于模糊聚类的神经网络结构3层BP神经网络具有令人满意的对连续映射的逼近能力,可以满足预测的要求,因此,采用3层BP神经网络作为研究模型。3层BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。 相似文献
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不同类型玉米品种籽粒胚乳细胞增殖与籽粒建成的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究不同类型玉米品种籽粒胚乳细胞增殖与籽粒充实期相关性状的关系。【方法】以紧凑型玉米品种(先玉335和郑单958)和平展型玉米品种(长城799和农大364)为试验材料,于授粉后3,5,7,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60 d取果穗中部籽粒,观测胚乳细胞数目、单粒质量、灌浆速率、淀粉含量、籽粒淀粉磷酸化酶和蔗糖转化酶活性等指标的变化动态,并分析不同玉米品种籽粒胚乳细胞增殖动态与籽粒灌浆期相关生理指标的关系。【结果】随着灌浆期的延长,不同玉米品种籽粒胚乳细胞数、单粒质量、淀粉含量均呈"S"型曲线增长,籽粒胚乳细胞数在授粉后20 d基本稳定。胚乳细胞数与单粒质量、淀粉含量和灌浆速率均呈极显著正相关;籽粒充实期的生理状态影响着籽粒灌浆,淀粉磷酸化酶和蔗糖转化酶活性在灌浆期呈现单峰曲线,但峰值出现时间因品种而异,紧凑型玉米酶活性最高点出现时间要晚于平展型玉米;籽粒胚乳细胞数与这两种酶活性均呈显著相关。【结论】玉米籽粒中胚乳细胞数与胚乳细胞的充实状态、籽粒单粒质量、灌浆速率、淀粉含量、淀粉磷酸化酶蔗糖转化酶活性均呈显著正相关;要提高玉米产量,应在灌浆前期提高胚乳细胞增殖速率和灌浆速率,保证光合产物快速充分地运送到籽粒中去,使籽粒淀粉积累达到最佳状态,进而达到高产。 相似文献
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[摘要]为了提高车辆识别的准确性,采用BP神经网络与DS证据理论的车辆识别模型对多源信息中的目标车辆进行信息识别。研究结果表明．采用基于BP神经网络与INS证据理论的车辆识别模型可以使车辆识别的不确定性基本概率赋值下降到0．001,较好地解决了只用单一传感器进行车辆识别时存在的准确性和稳定性差的问题。 相似文献
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针对特定人孤立词识别任务,传统的语音识别系统中构造的神经网络模型主要采用BP神经网络和径向基函数网络,为了解决这两种神经网络构造下的语音识别系统对训练样本需求量较大和识别率较低问题,提出了一种基于正交基函数展开的混合学习算法,并应用于语音识别中,同时与传统的BP神经网络、径向基函数网络进行了比较.仿真结果表明,采用对向... 相似文献
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采用多层前向神经网络模型及BP学习算法, 建立了基于神经网络的模糊逻辑推理方法和基于神经网络的模糊系统模型, 从而将模糊逻辑和神经网络集成融合为一个有效的功能性系统。 相似文献
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水稻直立穗型基因多效性的研究 总被引：7，自引：2，他引：7
以直立穗型品种辽粳5号和弯曲穗型品种丰锦杂交后代来自同一F4单株的F5世代不同穗型植株为试材，对其茎叶性状和穗部性状进行测定，分析直立穗性状与其他性状的关系。结果表明：(1)直立穗型植株较矮，叶片短而宽，叶鞘长且上部节间短，而弯曲穗型则相反；(2)不同穗型植株2次枝梗、2次枝梗籽粒、2次枝梗空秕率在穗轴上的分布趋势很相近，但是直立穗型2次枝梗空秕率极显高于弯曲穗型，而1次枝梗空秕率在不同穗型间差异不明显，选育1次枝梗籽粒比率高，2次枝梗籽粒主要分布在上部的直立穗型品种，有利于改善结实性；(3)直立穗性状有可能是不完全显性。 相似文献
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针对带有过程性模糊规则的时变信息处理问题,提出了一种模糊计算过程神经元网络。该模型将模糊神经网络推广到时域空间,可实现对过程性定量与定性混合信息的模糊计算。给出了一种5层结构的模糊计算过程神经元网络模型,并针对网络结构的优化问题给出了该网络模型的规则层节点的选取方法和相应的学习规则,对于具有较少输入节点的情况,网络有较快的训练速度。模糊过程神经元网络将传统模糊神经网络的模糊函数映像关系推广为模糊泛函映像,增强了对各种过程信息的综合处理能力。实际应用结果验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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近年来，原来并没有什么必然联系的模糊理论和人工神经网络有了较多的结合．这是由于在模糊系统设计涉及到的3个问题：第一，模糊规则的选取}第二，模糊概率函数（隶属函数）的确定；第三，模糊决策算法的决定．这在有些系统中并不是十分明确的，而人工神经网络却不需要人为干预，而只需通过实际输入、输出数据的学习即可得到其决策．但是人工神经网络也有其缺点，它不够稳定，单独使用确定度不是很高，而且神经网络中所使用的BP算法有其限制性，只能得到局部最优解．
因此，我们将模糊理论与神经网络相结合，根据其预测值与实际值的误差选取适当的权重，建立二者对预测结果的影响关系的模型，用于系统预测．在神经网络中，把BP算法和遗传算法结合起来，得到全局最优解． 相似文献
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针对目前真空木材碳化设备的控制系统具有大滞后、强耦合、时变性以及难以建立精确数学模型等特点,提出了一种模糊神经网络算法的真空木材碳化设备控制系统。通过对输入输出变量、论域及隶属函数的选择,设计出真空木材碳化设备控制器;再将神经网络与模糊控制系统相结合,得到模糊神经控制网络。对模糊神经网络控制器的算法进行了分析;在Matlab环境下编写控制器的程序,用Simulink进行仿真实验。结果表明:模糊神经网络控制器的真空木材碳化设备输出的温度曲线,稳态误差为0、最大偏移量为1℃、调节时间约为8 s、超调量为2%;湿度曲线在6 s时即可达到稳定,稳态误差为0、最大偏差为1%、超调量为4%;加入扰动后,误差能被快速消除,温湿度的波动幅度相对减小,系统的稳定性更强。模糊神经网络控制器,可减小调节时间、消除误差、提高控制精度,具有很好的鲁棒性。将二者结合设计出的模糊神经网络控制器,具有自适应、学习、识别和模糊信息处理等功能,在处理大规模复杂的模糊应用问题方面具有更好的控制效果。 相似文献
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李华杰 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2016,(3):63-67
长输管道的泄漏检测和定位对管道安全平稳运行意义极其重大,在以软件计算为主的检测方法里,模糊神经网络模型综合了模糊算法和神经网络模型的优点,能较好地适应长输管道的非线性特征。本文采用中亚地区某管道某相邻两站场的历史数据训练基于高木-关野（Takagi-Sugeno）模糊神经网络的预测模型,使用STONER管道仿真软件产生实时数据,用一种较简单的软方法较好的实现管道泄漏定位,该种方法对中亚某长输管道这类没有专门硬件泄漏检测设备和系统的管线有一定的实用意义。 相似文献
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基于Zigbee网络的中华绒螯蟹养殖中溶氧量智能控制系统研究与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
随着信息技术和规模化水产养殖的发展,传统的养殖模式将会逐渐被智能水产养殖所取代。构建了基于Zigbee的中华绒螯蟹养殖中溶氧量的智能控制系统,并着重研究了蟹塘的增氧控制算法,针对溶氧量变化的非线性、大滞后、不确定、大惯性等特点,提出了模糊RBF神经网络改进的PID控制策略,并通过Matlab进行模糊RBF神经网络控制器与常规PID控制器和模糊PID控制器进行仿真对比,同时在某中华绒螯蟹养殖基地进行模糊PID控制器和模糊RBF神经网络控制器进行应用实验对比,证明了模糊RBF控制器能够更好地满足中华绒螯蟹养殖溶氧量的控制要求。 相似文献
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用神经网络评价船舶碰撞危险的研究 总被引：4，自引：1，他引：3
笔者将人工神经网络的ＢＰ学习算法用于船舶碰撞危险评价的研究。试图用神经网络的ＢＰ算法代替模糊推理系统。结果表明,神经网络可以用于碰撞危险的评价,也适用于避碰决策系统的研究。 相似文献
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王耀南 《湖南农业大学学报(自然科学版)》1997,24(4)
提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。 相似文献
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人工神经网络对复杂非线性问题映射能力强,能提高预测的准确度,为水稻白叶枯病害的防治工作提供指导。因此,本研究基于水稻白叶枯病害发生、危害与温度、湿度、降雨等气象因素相关的特点,利用人工神经网络建立云南省勐海县和石屏县水稻白叶枯病害BP神经网络预测模型,预测病害的发生程度。经实例验证,BP神经网络预测模型预测准确度达到80%以上,较逐步回归模型高。研究表明在勐海、石屏建立水稻白叶枯BP网络预测模型是可行的,并具有较高预测准确度,对防治工作有较高应用价值。 相似文献
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将模糊神经网络方法与空间数据挖掘相结合,发挥模糊神经网络方法在处理空间数据上的优势,利用第二次全国土地资源大调查数据,挖掘农村土地整理潜力信息,为制定土地整理规划提供科学依据。 相似文献