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为解决人工识别种蛋受精误差和效率低等问题,本文提出一种基于DSP硬件平台和遗传神经网络的识别系统。系统以DM6437处理器搭建硬件处理平台,系统识别软件是遗传神经网络算法。它通过拍摄装置获取200枚种蛋图像,图像信息输入DSP系统的处理算法,提取图像的色调(H)分量颜色特征,使用主成分分析法找出色度分量中4个主成分特征,他们的总贡献率超过90%。最后利用遗传神经网络算法输入4个色度主成分特征,预测输出是孵化种蛋的成活性。训练神经网络并用测试集样本验证神经网络。实验结果是遗传神经网络和BP神经网络检测正确识别率分别是93%和86%,表明遗传神经网络的准确率较高,可以实现自动检测种蛋受精和成活。 相似文献
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针对传统的无线传感器网络监测农田范围小、采样频率不足和能耗高等问题,本文设计了基于簇状结构的无线传感器网络监控系统.能实现对玉米田环境参数的测量.该网络拓扑结构是簇状结构,分为2个簇,8个终端采集节点,2个簇首节点和1个汇聚节点.为延长生存期、降低能耗,节点采用定时休眠,依据节点功能采用不同供电模块,简化协议固定簇内终端节点和簇首的位置.设计WSN-CFM (Corn Field Monitoring)系统能实现近端计算机控制信息采集、处理、传输和存储农田参数变化状况.试验节点部署在玉米田,8个终端节点有7个终端节点数据的传输正确率均超过85%,正确率较低的节点更换电池后可正常工作.系统是能实现稳定传输,适合对玉米田环境参数实时监测. 相似文献
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