基于模糊神经网络的池塘溶解氧预测模型   总被引：5，自引：0，他引：5  

郭连喜  邓长辉 《水产学报》2006,30(2):225-229

在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上，利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法，常导致训练时间较长且易陷入局部极小点，本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练，收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高，所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测，该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础，对实际生产具有一定的指导意义。  相似文献   

基于残差BP神经网络的6自由度机器人视觉标定     

李光  章晓峰  杨加超  马祺杰 《农业机械学报》2021,52(4):366-374

基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。  相似文献   

采用改进CNN对生猪异常状态声音识别     

耿艳利  宋朋首  林彦伯  季燕凯  杨淑才 《农业工程学报》2021,37(20):187-193

猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音（生病、打架、饥饿等）数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET（Squeeze and Excitation Network）、ECA_NET（Efficient Channel Attention Networks）和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT（Fast Fourier Transform）点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。  相似文献   

基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制   总被引：1，自引：7，他引：1  

杨泽斌  汪明涛  孙晓东 《农业工程学报》2014,30(2):78-86

针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。  相似文献   

利用SAR影像与多光谱数据反演广域土壤湿度     

李奎  张瑞  段金亮  吕继超 《农业工程学报》2020,36(7):134-140

针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法。该方法采用不同尺寸的卷积核对原始变量进行一维卷积运算,自适应提取能反映测区土壤湿度时空差异的高级特征维;同时,去除了传统卷积神经网络结构中的池化层,保证提取的特征信息完整。试验结果表明,在边长超过100 km的四川盆地研究区域内,模型预测值与样本数据相关系数达到0.934,预测值偏差服从均值趋近于0的正态分布,均方根误差为1.45%,误差分布范围小于6.3%,结果具有较高的可靠性。该方法可为精准农业、旱涝灾害等领域的广域监测研究提供一定的支撑。  相似文献   

基于注意力机制神经网络的荒漠区蒸散量模拟     

齐建东  买晶晶 《农业工程学报》2020,36(22):151-157

该研究对基于注意力机制的长短期记忆（Attention-Based Long Short Term Memory，AT-LSTM）模型对蒸散量（Evapotranspiration，ET）模拟的可行性和有效性进行验证，以提高环境数据缺失情况下的蒸散量模拟精度。基于盐池县2012-2017年的每30 min环境数据，利用不同环境因子组合构建基于注意力机制的LSTM模型，并将其与极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）模型、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型、长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）模型在日尺度、月尺度和季节尺度上进行对比分析。结果表明：与其他3种模型相比，当输入环境因子变化时，AT-LSTM模型模拟精度变化很小，模拟效果均较好。当输入空气温度、净辐射、相对湿度、土壤温度、土壤含水率所有环境因子时，基于AT-LSTM模型的模拟效果最好，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为0.013 mm/30 min，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）为0.006 mm/30 min，相关系数（Correlation Coefficient，R）值为0.905。且无论是从小时尺度、日尺度和月尺度来看，AT-LSTM模型的模拟效果均优于其他3种模型。在环境因子缺失的情况下，净辐射对盐池县ET的模拟贡献程度最大，仅输入净辐射时，AT-LSTM模型模拟得到的RMSE和MAE分别为0.014、0.007 mm/30 min，R为0.892，模型模拟精度较高，AT-LSTM模型模拟精度高，模型稳定性强，对蒸散量模拟预测具有一定的适用性，仅输入净辐射的AT-LSTM模型可以作为环境数据缺失条件下的蒸散量预测模型。  相似文献   

基于深度学习与图像处理的哈密瓜表面缺陷检测   总被引：1，自引：8，他引：1  

李小占  马本学  喻国威  陈金成  李玉洁  李聪 《农业工程学报》2021,37(1):223-232

针对传统人工检测哈密瓜表面缺陷效率低等问题,提出利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)对哈密瓜表面缺陷进行快速检测。对原始图像进行主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)、奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)和二值化等预处理操作,通过数据扩充得到正常、霉菌、晒伤和裂纹的哈密瓜图像各2 500幅。构建一种改进的类似VGG卷积神经网络模型,将预处理后的图像输入模型,并使用随机梯度下降(StochasticGradient Descent,SGD)优化器进行算法优化,为探究CNN模型的特征提取原理,将改进的类似VGG模型每层卷积的特征进行可视化,最后利用开发的哈密瓜表面缺陷检测软件对模型进行试验验证。研究结果表明:图像预处理算法提高了模型的鲁棒性和泛化能力,改进的类似VGG模型优于Alex Net和VGG-16模型,其训练集和测试集准确率分别为100.00%和97.14%;对比预处理前后4类哈密瓜卷积特征可视化结果表明,随着卷积层层数的增加,哈密瓜表面缺陷特征越来越明显,图像预处理后卷积层特征提取效果优于原始图像提取效果。软件测试结果表明:静态下哈密瓜缺陷检测速率达到0.7 s/幅,识别准确率达到93.50%。研究结果可为哈密瓜表面缺陷在线检测技术提供理论依据和技术参考。  相似文献   

基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪     

周云成  许童羽  邓寒冰  苗腾  吴琼 《农业工程学报》2021,37(9):263-274

为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。  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   

基于神经网络方法的土壤流失量预测研究     

钱爱国  高荣  彭琦 《中国水土保持》2013,(5)

生产建设项目土壤流失量的预测直接关系到建设项目的水土保持分析、评价和防治措施体系的布局,目前常用的预测方法因其局限性、不合理性以及精度差等问题往往难以实现准确预测。将人工神经网络的BP算法引入到土壤流失量预测中,将降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长、坡度、水土保持措施作为影响土壤流失量的主要因子,并以17个生产建设项目水土保持监测实例作为学习样本和检测样本,建立了基于神经网络方法的土壤流失量预测模型。预测结果表明,该模型拟合和预测精度高,具有很强的应用价值,能够满足工程应用需要。  相似文献