温室夏季温湿度遗传模糊神经网络控制

利用模糊神经网络对温室夏季温湿度控制进行了研究,同时为了克服BP算法收敛速度慢和局部极小的弱点,采用改进的遗传算法对网络的参数进行训练,从而将模糊逻辑、神经网络、遗传算法3者有机地结合起来应用于温室夏季温湿度控制中     

基于遗传模糊神经网络算法的棉花轧花过程智能监控方法研究

针对棉花轧花过程质量控制,这类缺乏精确数学描述的复杂实际对象,提出了基于遗传模糊神经网络的智能监控新方法,描述了遗传神经网络ＢＰ算法的工作原理,阐明了基于人的模糊经验规则实现的轧花过程控制的模型和学习算法。所提出的遗传算法同模糊神经网络相结合的方法提高了轧花过程监控的实时性,并具有预报性好的特点。     

基于模糊神经网络集成的土壤资源评价性能的改进

Land evaluation factors often contain continuous-, discrete- and nominal-valued attributes. In traditional land evaluation, these different attributes are usually graded into categorical indexes by land resource experts, and the evaluation results rely heavily on experts＇ experiences. In order to overcome the shortcoming, we presented a fuzzy neural network ensemble method that did not require grading the evaluation factors into categorical indexes and could evaluate land resources by using the three kinds of attribute values directly. A fuzzy back propagation neural network （BPNN）, a fuzzy radial basis function neural network （RBFNN）, a fuzzy BPNN ensemble, and a fuzzy RBFNN ensemble were used to evaluate the land resources in Guangdong Province. The evaluation results by using the fuzzy BPNN ensemble and the fuzzy RBFNN ensemble were much better than those by using the single fuzzy BPNN and the single fuzzy RBFNN, and the error rate of the single fuzzy RBFNN or fuzzy RBFNN ensemble was lower than that of the single fuzzy BPNN or fuzzy BPNN ensemble, respectively. By using the fuzzy neural network ensembles, the validity of land resource evaluation was improved and reliance on land evaluators＇ experiences was considerably reduced.     

基于径向基函数神经网络与改进遗传算法的黄河流域需水预测

针对遗传算法的不足 ,利用改进的遗传算法 ,结合性能优于 BP网络的径向基函数神经网络 ,并进行网络优化 ,建立了黄河流域需水预测模型 ,拟合预测结果表明 ,该模型能有效提高预测精度。     

基于模糊神经网络的葡萄病害诊断系统研究

针对传统专家系统自学能力差的特点,以实现基于Web的智能葡萄病害诊断系统为目标,研究了26种葡萄常见病害模糊隶属度的表示方法及模糊BP神经网络模型,采用Java与Matlab混合编程方法实现了该系统的葡萄病害诊断功能。试验结果表明,该系统病害诊断正确率达90.9％,且能在Web上运行,便于推广和使用。     

基于模糊神经网络的智能履带车路径跟踪系统

履带车适合于松软地面作业，其在结构化环境中能够自动驾驶功能具有重要的意义。介绍了基于模糊神经网络的智能履带车路径跟踪系统。该系统是模糊控制和神经网络控制的有机结合体，除了保留常规模糊控制器的自然语言信息处理功能以外，同时具有神经控制系统的监督学习及知识获取功能，这使得控制系统对变化的工作环境具有更好的适应性。试验表明：该控制系统对变化路径的跟踪响应迅速、反应敏感，能够满足路径实时跟踪的要求，效果较好。     

智能型温室环境控制器的研究开发

为了精确地控制温室环境，研究了温室的主要参数温度、湿度和光照度的关系及秧苗的水分需求情况，给出了建立数学模型的方法，提供了硬件结构。     

智能型温室环境控制器的研究开发

为了精确地控制温室环境，研究了温室的主要参数温度、湿度和光照度的关系及秧苗的水分需求情况，给出了建立数学模型的方法，提供了硬件结构。     

基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制

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。     

基于补偿模糊神经网络的脐橙不同病虫害图像识别

为了开发脐橙不同病虫害的通用机器识别技术,对病虫害危害后的脐橙图像进行蓝色分量去背景,改进型分水岭算法提取病虫害为害状边界,据此边界对原彩色图像中的为害状进行标记,以标记区红色、绿色、蓝色分量表征病虫害为害状的颜色特征,为害状边界分形维数表征病虫害为害状的形状特征,将这4个特征值作为补偿模糊神经网络输入,建立补偿模糊神经网络脐橙病虫害识别模型,识别脐橙病虫害。4种病虫害及机械损伤果的平均正确识别率为85.51%,该方法可用于脐橙病虫害识别。     

冬小麦生长条件下改进遗传算法在根系水盐运移模型中的应用研究

应用改进遗传算法,优化人工神经网络模型的权值,对盐分存在下的冬小麦根系分布进行定量预报,将获得的根系分布参数与根系吸水模型以及水盐运移模型相结合,进行了水分、盐分分布的数值模拟。结果表明,应用改进遗传算法可以为根系吸水模型提供所需的根系参数,并且可以较好地对土壤中水分、盐分的运移分布情况进行模拟;该方法建模简单、实用,模型对于土壤次生盐渍化的防治与微咸水的灌溉利用等具有参考价值。     

应用改进遗传神经网络识别种蛋蛋形试验

针对人工检测种蛋蛋形劳动强度大,缺乏客观性,检测效率低,研究了自动快速、准确地识别鸡种蛋蛋形的方法。以蛋形指数和蛋径差为形状特征参数,利用机器视觉技术、矩技术和提出的改进遗传神经网络算法剔除畸形蛋。基于机器视觉和矩技术提取种蛋的长短径,剔除蛋形指数不合格种蛋后,再通过构建合理的遗传神经网络模型,以蛋径差作为神经网络输入参数,根据网络输出值识别种蛋蛋形。对过圆蛋、过尖蛋、畸形蛋和正常蛋检测准确率分别达到了97.10%、95.59%、94.87%和95.75%。研究种蛋蛋形自动识别方法对提高种蛋蛋形检测准确率和工作效率具有重要意义,试验结果表明提出的种蛋蛋形评价指标合理,用于识别种蛋正常蛋形,剔除畸形蛋准确率高,速度快,算法具有鲁棒性。     

基于优化模糊C均值聚类算法的路面不平度识别

模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到聚类中心,然后用改进的FCM聚类算法得到最优解。并基于真实采集的道路谱数据,利用该算法对路面不平度进行识别。试验结果表明,改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类算法路面识别率为94.54%,比FCM聚类算法高出4.98个百分点,比改进FCM算法高出4.67个百分点,具有更好的处理噪声数据的能力,提高了聚类的准确率和路面的识别率。     

遗传神经网络在稻米垩白度检测中的应用研究

新的优质稻谷国家标准中，垩白度是4个定级指标之一，被用来代表稻谷的商品品质。垩白度的检测目前仍由人工目测完成。为使检测结果更具客观性、一致性，建立了遗传神经网络对垩白像素和胚乳其它像素进行了识别，从而实现了垩白度的自动无损检测。对两种市售粳米进行了检测，计算机视觉的检测结果与人工检测结果的误差小于0.05。试验结果表明所建立的新方法是可行的，它为开发垩白度在线检测系统提供了科学依据。     

基于GA的模糊技术在“牧羊”机器人驱动系统中的应用

针对“牧羊”机器人研究中的理想系统与实际系统的模型匹配问题，为提高机器人的运动精度，在控制器的设计中，将模糊控制和遗传算法结合起来进行优化，实现了对机器人两个驱动电机的协调控制。在优化遗传算子的基础上，根据训练样本，自动生成模糊规则，从而提出了一种模型不确知的复杂系统过程控制方法，在优化隶属函数后，能生成模糊规则，最后用仿真试验证明了该方法的有效性。     

基于神经网络建模的种子精选机遗传最优控制

为解决原有的精选机控制系统难以实现不同类型、品种、批次的种子的分级精选问题，提出了一种新的控制算法。该算法通过采用RBF神经网络实现对种子精选过程的离线建模和在线修正，然后利用遗传算法实现对种子精选过程模型寻优，从而实现最优控制。使用5XZW-1.5型重力精选机及微机控制系统，将人工手动调节的分级结果与该文的控制策略作对比实验。结果表明，提高了种子的总获选率，该算法对同类的控制系统也具有指导意义。     

改进烟花算法和概率神经网络智能诊断齿轮箱故障

针对复杂环境下农机设备的齿轮箱系统在故障诊断时存在易受现场噪声干扰和故障识别率低等问题,提出了一种基于改进的烟花算法和概率神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法。为提高现有概率神经网络模式分类方法的性能,定义了一项样本相似度衡量指标以提高建模过程中训练样本的质量。将烟花算法与概率神经网络技术有机融合提出了一种改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法,利用烟花算法优化概率神经网络的平滑参数以确定网络参数的最优值,提高模式分类与识别精度。将改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法用于噪声环境下齿轮箱的故障诊断建模,构建故障特征参量与齿轮箱工作状况间的复杂非线性映射关系。应用结果表明,与基于BP神经网络、GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络和概率神经网络的故障诊断模型相比,在不同程度噪声影响下烟花算法-概率神经网络模型均具有最高故障识别率。当噪声控制系数为0.01、0.02、0.04和0.06时,模型的故障识别率分别为100%、95.83%、93.33%和88.33%。该研究可为非线性复杂系统的故障诊断提供了一种可行的解决方案。     

基于遗传BP算法的温室无线传感器网络定位方法

针对温室移动节点定位的需求,提出了一种基于遗传BP算法的温室无线传感器网络定位方法。该方法主要包括路径损耗指数确定、定位模型训练、未知节点定位3个阶段。首先,锚节点间相互通信,通过高斯校正模型增强定位信息的准确性后,利用最小均方误差估计法确定路径损耗参数;然后,应用遗传BP算法建立未知节点坐标和未知节点至锚节点的距离向量之间的映射关系模型;最后将未知节点接收各锚节点的RSSI值转换为距离向量,输入定位模型中,估算未知节点的位置。试验表明,该方法充分考虑环境对信号传输模型的影响,定位误差≤2m的比例达24%,定位误差≤3.5m的比例达86%,相对定位误差低于4.8%,具有较高的稳定性和定位精度,能够满足实际温室环境的定位需求。