多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别   总被引：9，自引：3，他引：9  

王玉亮  刘贤喜  苏庆堂  王朝娜 《农业工程学报》2010,26(6):199-204

为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统。针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率。对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上。研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率。  相似文献   

基于不同建模方法的湿地土壤有机质含量多光谱反演   总被引：4，自引：0，他引：4  

陈思明  毛艳玲  邹小兴  丁卉  邹双全 《土壤通报》2018,(1):16-22

为了提高湿地土壤有机质含量的预测精度,以闽江鳝鱼滩湿地土壤为研究对象,通过分析多光谱不同波段反射率与土壤有机质含量的相关性,引入OIF指数提取显著性波段,然后基于全波段和显著性波段,采用多元逐步回归方法(MLSR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVR)3种方法,构建湿地土壤有机质含量的反演模型,并进行模型验证与对比,确定最优的土壤有机质含量反演方法。结果表明:各波段的反射率(Spectral reflectance,R)与土壤有机质含量存在着负相关关系,147波段组合的OIF指数较高,波段间的独立性强,能有效反映数据内的信息;采用MLSR、BPNN和SVR这3种方法进行建模。在全波段中,SVR的建模效果最显著,BPNN次之,MLSR的建模效果最差。在显著性波段中,BPNN的建模效果最显著,SVR次之,MLSR的建模效果最差;对比基于全波段与显著性波段的建模效果,发现基于全波段的预测效果更为显著,最佳模型为基于全波段的土壤有机质含量支持向量机模型,但利用显著波段建模,可降低波段间的信息重叠,且模型简单、运算量少等特点。该研究可行有效,对湿地土壤有机质含量的快速、大范围精准估测提供技术可行性。  相似文献   

模糊神经网络分层递阶控制在智能交通系统中的应用     

许宝斌  孟俊焕  孙英 《农业装备与车辆工程》2006,(8):29-30,38

结合济南市经十路交通干线车流拥挤问题，提出了利用模糊神经网络分层递阶控制城市交通干线车流量的方法，分析结果表明采用该方法可以减少车辆的停车次数和延误时间。  相似文献   

基于BP神经网络数据挖掘方法的政府投资项目投资估算方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

余建星  段晓晨  张建龙 《中国农机化》2006,(5):36-39

政府项目投资失控问题业已引起社会广泛关注,而造价估算不准是其中主要原因之一。许多不确定因素影响着项目造价,并且这些影响因素与造价之间呈高度非线性关系,传统统计方法难以对新建项目造价进行准确估算。本文利用BP神经网络在已完工程资料中“提取”“规则”,实现了对项目造价的准确估算。本文对BP网络基本理论作了简介,并用举例说明BP网络预测工程造价的准确性。从例子可以看到,预测值与实际值的相对误差很小,足以满足造价估算的要求。  相似文献   

基于CMAC神经网络的自适应渠道输水自动控制研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

韩延成  高学平  涂向阳  张晨 《灌溉排水学报》2007,26(2):76-79

介绍了小脑模型神经网络CMAC的原理及基于CMAC的自动控制方法。在渠道输水控制技术的基础上,依据CMAC神经网络学习速度快、能够表达复杂非线性关系、适合于适时控制的特点,提出了基于CMAC的渠道输水控制模型。仿真结果表明,基于CMAC的渠道输水控制,算法简单方便,具有实时性、稳定性和较强的鲁棒性,控制效果较为理想。  相似文献   

工程车辆并行自适应神经网络自动换挡控制   总被引：2，自引：0，他引：2  

戴群亮  张邦成  赵丁选 《农业机械学报》2007,38(9):34-36

为了解决工程车辆在重载作业时传动系统效率大幅下降的问题,以工程车辆"两参数"换挡规律为依据,提出一种并行自适应神经网络自动换挡控制的方法。结构上由神经网络控制、自适应神经网络模型、网络评价和运行监控模型组成。仿真结果表明,该控制方法提高了工程车辆液力机械传动系统效率,有效地克服了神经网络控制实时性差,难以在工程实际中应用的问题,实现了换挡控制的智能化。  相似文献   

萝卜丝薄层干燥试验及其数学模型的建立   总被引：5，自引：2，他引：5  

彭桂兰  吴文福  陈晓光  王治刚 《农业机械学报》2005,36(3):79-81,94

萝卜丝干燥是萝卜加工的重要环节。利用薄层干燥试验台,进行萝卜丝的薄层干燥试验,探讨热风温度、风速对干燥速率的影响。结果表明,萝卜丝干燥具有典型物料干燥的升温、等速、降速3个阶段,热风温度对干燥速率的影响比风速对干燥速率的影响显著。用BP神经网络建立萝卜丝干燥的数学模型,并与Page模型的模拟结果进行对比。结果表明,用BP神经网络预测的含水率比精度明显高于Page模型。  相似文献   

引入因素分析法的神经网络在洪水     

梅松  程伟平  刘国华 《中国农村水利水电》2005,(7):13-16

因素分析法是一种多元统计法，可以通过线性变换，将原有数据转换成彼此不相关且维数较少的数据，本文将因素分析法引入洪水预报神经网络的输入单元精简过程，详细介绍了建模和神经网络训练过程中包括STA训练控制在内的一些关键技术问题，并通过实例评价了此应用方法的效果，通过分析，表明此方法可以在不损失或较小损失的前提下方便有效的对洪水预报神经网络结构进行精简，大大缩减了神经网络的规模，提高了效率，具有很高的实用价值。  相似文献   

离心输油泵故障诊断专家系统的研究与实现   总被引：2，自引：0，他引：2  

闻建龙  邓绍更  罗惕乾 《农业机械学报》2004,35(3):147-149,153

提出了一种新的对基本神经网络进行组合的思路，将基本神经网络分层联接，每一层对应对象的某一属性，并根据属性分类。以这一思路为指导，组建了BP网络与竞争网络组织相结合的神经网络，并以此为核心，搭建了离心输油泵故障诊断专家系统的框架。  相似文献   

BP神经网络在浅层地下水矿化度预   总被引：1，自引：1，他引：1  

杨劲松  姚荣江 《中国农村水利水电》2008,(3):5-8

针对导致黄河下游三角洲地区土壤盐渍化的浅层地下水因素,以该地区典型区域为研究对象,将人工神经网络引入地下水矿化度的模拟和预测中,建立了基于土壤盐分、地下水埋深和pH的地下水矿化度预测的BP神经网络模型,并与多元回归模型在拟合精度和预测性能方面进行了比较。结果表明：研究区域地下水矿化度与土壤盐渍化程度呈显著的相关性,多元回归模型能较好地拟合地下水矿化度;通过网络训练确定了地下水矿化度的BP神经网络的拓扑结构为5：8：1,BP神经网络的拟合精度明显优于多元回归模型;统计检验表明BP神经网络的预测性能亦优于多元回归方法,其预测精度提高了50.1%。该研究可为黄河三角洲地区盐渍化的水盐调控和预测预报提供理论基础与决策依据。  相似文献