| 基于改进BP神经网络的排种器充种性能预测 |
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| 引用本文： | 王冲,宋建农,王继承,刘彩玲,李永磊,董向前.基于改进BP神经网络的排种器充种性能预测[J].农业机械学报,2010,41(Z1):64-67. |
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| 作者姓名： | 王冲 宋建农 王继承 刘彩玲 李永磊 董向前 |
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| 作者单位： | 中国农业大学 |
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| 摘 要： | 充种性能直接影响排种器排种质量，应用Matlab神经网络工具箱建立了排种器充种单粒率η1和空穴率η2的改进BP神经网络预测模型。选取转速n、种子当量直径d、充种角β和型孔直径D作为试验因素进行充种性能试验，获得64组单粒率和空穴率的试验结果。选取55组结果作为训练样本，采用Levenberg-Marquardt训练方法对建立的网络进行训练，并选取剩余的9组结果对训练好的网络进行仿真预测。其中，n、d、β和D为网络的输入层，η1和η2为网络的输出层，网络结构为含有单隐层的4-15-2型3层网络。预测结果表明：预测值与试验值有较好的一致性，利用改进BP神经网络对排种器充种性能进行预测是可行的，可为排种器的优化设计及工作参数的选择提供依据，从而减少试验时间和成本。
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| 关 键 词： | 排种器 充种 性能预测 BP神经网络 |
Performance of Seed-filling Process Based on Improved BP Neural Network |
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