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采用模糊神经网络应用于大豆虫害快速识别方法。首先选择我国北方地区具有代表性的食心虫等7种虫害作为输出,用数字化特征表示。依据危害方式、危害症状等8种性状对182个大豆虫害样品进行诊断,选择1 3 6个样本作为训练集,选择4 6个样本作为预测集。首先使用AHP层次分析法对权值进行调整;其次,依据最优参数分别建立BP神经网络和模糊神经网络模型。实验结果表明:选择模糊神经网络进行模型建立,共预测对4 4个样本,判定识别率高达9 5%,证明了模糊神经网络进行大豆虫害判别是可行的。 相似文献
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阐述了计算机辅助设计(CAD)技术在农业机械设计中的应用,分析了该技术对我国农机设计发展的重要性,并以实例说明了用计算机进行农机部件(特别是整机)三维实体造型设计的优越性,给出了具体的三维实体造型方法,步骤及造型实例。 相似文献
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针对植保无人机在作业时易受环境及模型参数影响,提出一种反步滑模姿态控制算法,分别在无故障干扰与有故障干扰情况下,对线性二次型调节器法(Linear quadratic regulator,LQR)控制、滑模法控制(Sliding mode control,SMC)、积分反步法控制(Integrator backstepping controller,IBC)开展仿真对比试验.结果表明,在无故障干扰下3种算法均能在较短时间内达到平稳状态,在有加性故障干扰时线性二次型调节器法控制无法快速达到平衡状态,滑模控制有抖动,积分反步法震荡较大.为解决此问题,基于反步法设计位置姿态控制律对植保无人机闭环控制回路作补偿,构造滑模观测器实时观测执行器故障情况;设计基于反步滑模控制(Backstepping sliding mode,BSM)容错控制器,并开展仿真与物理试验.可知,反步滑模控制物理实现简单、响应时间短、容错控制性强、鲁棒性好,植保作业更加精准高效. 相似文献