排球运动规划在采摘机器人识别与定位中的应用

在排球比赛过程中,扣球是得分最关键的动作之一,为了得到合适位置出手点、角度和力度等优化数据,可以采用排球机器人训练的方法,通过植入人工智能算法,对扣球过程中的数据进行采集,最后通过运动规划使扣球动作达到最佳姿态。排球机器人运动规划方案可以移植到采摘机器人的智能化训练上,加快对果实信息采集和处理效率,从而更快地捕捉到果实目标,对路径规划做出响应,对于提高采摘机器人定位和识别能力具有重要的意义。为了验证方案的可行性,对基于排球机器人运动规划系统的采摘机器人定位识别功能进行了测试,结果表明:采摘机器人可以成功定位和识别果实,且响应速度较快、误差较小,可以满足采摘机器人定位识别功能的设计需求。     

基于卷积神经网络的空心村高分影像建筑物检测方法

基于卷积神经网络(CNN)提出了一种适用于空心村高分影像的建筑物自动检测方法,该方法利用多尺度显著性检测来获取包含建筑物信息的显著性区域,然后通过滑动窗口获取显著性区域内目标样本块,再将这些样本块输入训练好的CNN并结合SVM来实现分类。为检验方法有效性,选取高分影像进行实验,结果表明,显著性检测能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,基于CNN对高分影像进行建筑物检测,分类准确度可以达到97.6%,表明该方法具有较好的鲁棒性和有效性。     

二次聚类与神经网络结合的日光温室温度二步预测方法

精确预测日光温室温度是实现对温室精准调控的前提。由于温室是复杂非线性系统，受室内外众多环境因素影响，且部分因素难以准确测量和建模，因此，难以通过机理分析建立室外因素精确影响室内温度的物理模型。而现有时间序列分析、人工神经网络等仅基于数据的方法预测准确度也较低。本文提出连续时间段聚类与BP神经网络相结合的二步日光温室温度预测方法。首先，进行二次聚类，对室外温度情况相似的日进行聚类，并将全年划分为若干个类似时间段，根据连续时间段内相似日的数量进行聚类，将全年内的连续时间段归入若干类别。其次，对不同类别的时间段，分别采用BP神经网络建立室外温度、相对湿度、太阳辐射、风速和温室室内温度间的关联模型，通过数据训练，能够较为准确的根据室外环境数据预测室内温度。通过涿州实验农场2年数据试验验证，通过二次聚类，全年连续时间段可划分为3类，通过分别建立BP神经网络并分别训练，结果表明本方法预测误差仅为6.23%，与现有未分类的BP神经网络预测算法对比，本文方法有效地提高了准确度，平均误差降低5.4个百分点。     

基于脸部转向控制的智能车

随着智能化水平的提升,人们对智能化的追求也越来越高,能够让机器主动理解人类的语言与意图,日益成为当今研究的热点。本文基于机器视觉、图像处理技术采集、识别人类最为简单、高效的脸部转向语言,利用MATLAB将采集的数字图像分割为矩阵,通过LVQ神经网络算法对分割后的矩阵特征进行学习、识别、产生转向信号,通过蓝牙通讯控制以单片机为控制器的智能车,以便更好地实现机器智能化。     

径向基神经网络在猪胴体瘦肉率预测中的应用

猪胴体瘦肉率(LMP)是评价猪肉品质的重要指标之一,在生产线上快速而准确地预测出其数值并进行分级是并不可少的。目前,国内大部分厂家依然采取屠宰后人工称重测量的方法,耗时耗力,且存在相当大的误差。为此,随机抽取了116头皖北地区商品猪,选定眼肌面积、背膘厚及腿臀比作为参考数据,以Mat Lab工具箱作为研究工具,利用BP、Elman和RBF等3种不同的神经网络建立预测模型,统计后进行比较分析。实验表明:3种模型的神经网络均可用于瘦肉率预测,但RBF网络误差最小,训练速度最快,学习能力最强,最适合用于建立瘦肉率的预测模型。     

基于神经网络的多功能收割机发动机性能仿真及优化

随着全球经济和工业的快速发展,能源危机和环境保护问题越来越突出,传统内燃式发动机受到了巨大冲击,因此研究高效、节能的发动机显得尤为重要。为此,研究一种压缩比为10.6多功能收割机,并设计了基于MatLab仿真平台的GT-Power神经网络模型,利用神经网络训练和测试的数据自动进行仿真和储存,采用拉丁超立方采样算法设计试验,简化运算过程提高寻优效率。实验结果表明:神经网络模型转矩、比油耗和温度等参数模型预测误差很小、精度很高,可用于多功能收割机发动机的性能预测,使其各项指标参数最优化。     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

基于径向基神经网络的非寿险公司财务预警研究

选取我国保险行业中40家非寿险公司2006~2008年的混合非平衡面板数据作为研究样本，采用径向基神经网络模型从偿付能力、盈利能力、成长能力三个角度对非寿险公司财务预警进行研究。实证表明，此模型可以为管理层的财务预警提供更有有效的信息，并且在我国保险业具有样本量小，有效数据少的情况下，有着良好的运用前景。     

基于BP神经网络的欠发达地区失地农民生计方式选择预测——以甘肃省兰州市安宁区为例

[目的]探析欠发达地区失地农民生计方式选择的影响因素,推进失地农民可持续生计研究,为精准实现失地农民可持续生计提供政策参考.[方法]以甘肃省兰州市安宁区失地农民群体为研究对象,基于可持续生计分析框架及实地调查数据,采用BP神经网络及二元Logistic回归模型定量分析人力资本和政策性因素对失地农民生计方式选择影响的边际效应.[结果]BP神经网络检验分类预测准确率达92.44%,二元Logistic回归模型检验分类预测准确率为78.15%,且BP神经网络的AUC值显著高于二元Logistic回归模型,表明BP神经网络具有更好的拟合性能,能更有效地分析失地农民生计资本对其转移就业选择的影响及边际效应.因征地补偿所获得的财产性收入和转移性收入在一定程度上降低了失地农民转移就业率;年龄对转移就业概率的边际效应呈倒U形,35岁以上失地农民的转移就业概率显著低于35岁以下群体,45岁以上失地农民的转移就业概率已低至0.5以下;欠发达地区教育水平仍是影响非农就业水平的关键因子,且高中以上教育水平对就业概率提升的影响显著.[建议]提高人力资本存量,增强职业技能培训;选取更合理的征地补偿措施,正确引导失地农民合理分配使用货币性补偿;完善失地农民劳动力市场体系,提供更有针对性的就业扶持及保障措施,缓解失地农民提前退出劳动力市场的现状.     

光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型

为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度，该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值，分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系，构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型，并对模型进行了验证；再结合一元线性回归（SLR，Single Linear Regression）、逐步多元线性回归（SMLR，Stepwise MultipleLinear Regression）、偏最小二乘回归（PLSR，Partial Least Squares Regression）模型与BP神经网络（BPNN，BP Neural Network）模型进行比较。结果表明：1）油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1 410、1 900、1990 nm，一阶微分光谱特征波长位于1 150、1 950、2 080 nm；2）以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优，在能够满足水分估算精度的情况下，是最优的选择方法。3）将优选的特征参数作为输入，实测含水率值作为输出，构建BP神经网络模型，其建模与验模R2分别为0.978和0.973，RMSE分别为0.22%和0.242%，而RPD值分别为6.478和5.889，与其他模型相比，BP神经网络模型的建模及预测精度均最高，是估算油用牡丹种子含水率的最优模型，其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力，是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。