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101.
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  
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   
102.
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   
103.
采用改进神经网络(贝叶斯正则化算法)对IB型单级离心泵水力模型的性能进行了预测,通过工程实践中得到的100组离心泵最优几何尺寸来训练网络,并用训练好的网络对需生产的水泵进行工况预测。结果显示,用改进神经网络来预测单级离心泵的性能,预测误差不超过6%。  相似文献   
104.
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  
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   
105.
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  
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   
106.
介绍了专家系统的特点及农业专家系统的发展现状;提出了将神经网络理论应用于农业专家系统的设计方法,并分析了其优点;论述了基于神经网络的农业专家系统的结构、知识表示与获取、推理机制等;结合具体实例,给出了神经网络学习方法及专家系统运行过程。  相似文献   
107.
不同采样密度的土壤水分特征参数预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用不同取样精度的土壤,将土壤质地(砂土、淤泥、粘土含量)和容重作为输入值,探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0~20 cm表层土壤水分特征曲线参数,用甘肃省称钩河流域小流域的土样进行预测并进行了误差分析。结果表明,使用线性回归能够减小预测误差与实测值差距;使用BP神经网络来预测饱和体积含水量,其准确性比使用BP神经网络预测剩余体积含水量和田间持水量要高。为了进一步提高预测精度,还应尽可能地包括土壤结构、有机质含量等信息。  相似文献   
108.
电子差速履带车辆转向转矩神经网络PID控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据电子差速履带车辆转向动力学和运动学分析,提出一种电子差速履带车辆转向转矩模拟神经网络PID(ANNPID)控制策略,由双电动机转向转矩协调控制、ANNPID控制和感应电动机转矩控制组成.通过建立双感应电动机独立驱动履带车辆电子差速转向控制系统,实现基于ANNPID控制的转向转矩协调分配和基于模型参考自适应控制(MRAC)的感应电动机间接磁场定向(IFOC)转矩控制.采用该策略,在不同转向半径的行驶转向工况、0.5B半径转向工况和中心转向工况下的实车试验结果表明,低速转向具有较好的操控性能.  相似文献   
109.
基于遗传算法和神经网络的车辆主动悬架控制技   总被引:2,自引:1,他引:2  
采用遗传算法与神经网络相结合的控制策略,以四自由度车辆主动悬架半车模型为仿真对象,与传统的被动悬架进行控制性能比较.通过改变神经网络训练参数、遗传算法输入函数以及车速,对系统的响应特性进行了分析.结果表明车辆主动悬架控制策略可以减小车辆的振动,改善车辆行驶平顺性.  相似文献   
110.
基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分   总被引:5,自引:0,他引:5  
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、准确的自动判定.  相似文献   
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