| 基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法 |
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| 引用本文： | 杨敬锋,李亭,卢启福,陈志民.基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法[J].安徽农业科学,2010,38(7):3315-3316. |
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| 作者姓名： | 杨敬锋 李亭 卢启福 陈志民 |
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| 作者单位： | 广东融讯信息科技有限公司,广东广州,510656;广东瑞图万方科技股份有限公司,广东顺德,528305;中山火炬职业技术学院,广东中山,528436;广东融讯信息科技有限公司,广东广州,510656;华南农业大学公共基础课实验教学中心,广东广州,510640;华南农业大学公共基础课实验教学中心,广东广州,510640 |
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| 基金项目： | 广东省科技计划项目(2009B010900026,2009CD058,2009CD078,2009CD079,2009CD080);;广东省现代信息服务业发展专项资金扶持项目(06120840B0370124);;顺德区产学研合作项目(20090201024);;华南农业大学校长基金项目(2007K017) |
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| 摘 要： | 土壤含水量时空变异对作物生长、农田气候变化等领域的研究具有重大意义。为了克服TDR-3土壤水分传感器输出电压的非线性缺点,提高土壤含水量数据采集以及计算效率,将TDR-3土壤水分传感器与无线传感器网络结合,提出了土壤水分含量的RBF神经网络标定方法。结果表明,该法能取得较好的标定效果,且操作简单、实用、可行,为土壤含水量的实时监测提供了一种有效的方法。
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| 关 键 词： | 土壤水分传感器 无线传感器网络 RBF神经网络 标定模型 |
Calibration Method Based on RBF Neural Networks for Soil Moisture Content Sensor |
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| YANG Jing-feng et al.Calibration Method Based on RBF Neural Networks for Soil Moisture Content Sensor[J].Journal of Anhui Agricultural Sciences,2010,38(7):3315-3316. |
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| Authors: | YANG Jing-feng |
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| Institution: | Guangdong Rocent Information Technology Co.Ltd;Guangzhou;Guangdong 510656 |
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| Abstract: | Temporal and spatial variation of soil moisture has great significance for study on crop growth,climate change etc.In order to overcome output voltage non-linear defect of TDR-3 soil moisture sensor and increase soil moisture data collection and computational efficiency,an RBF neural network calibration method of soil moisture content was put forward based on TDR-3 soil moisture sensor and wireless sensor networks.The results showed that the calibration method is effective,simple and practical,which could p... |
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| Keywords: | Soil moisture sensor Wireless sensor networks RBF neural network Calibration Model |
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