改进型B-P神经网络优选木耳牛奶发酵酸乳工艺参数的研究

在木耳酸乳工艺参数设计中,使用自适应调节学习步长修正BP神经网络,模拟参数试验,用计算机取代全面试验和寻找最佳工艺参数的方法,并建立数学模型。其最佳工艺参数为:木耳浸提液用量为7%,蔗糖、琼脂添加量分别为6%和0.4%,接种量为5%,发酵温度为42℃,发酵时间7h。通过对比实验,最终优选出工艺参数所得出的结果符合实际实验情况。     

3种不同方法对肉牛胴体性状预测能力的比较研究

本研究为了寻求一种对肉牛胴体性状预测准确性较高的方法,运用DPS数据处理系统和SAS软件比较偏最小二乘回归、GM(1,N)灰色系统和BP神经网络3种常用的预测模型对肉牛胴体性状的预测能力。选择肉牛7个宰前生长性状(体高、体长、胸围、腹围、管围、宰前活体质量、平均日增体质量),对2个重要的胴体性状(胴体质量和净肉质量)进行预测。结果表明:偏最小二乘回归方法在肉牛胴体性状预测方面准确性最高;GM(1,N)灰色系统和BP神经网络预测准确度偏低。本研究还将3种预测结果相结合,取其均值,大大提高了预测的准确性。这一研究将为肉牛生产实践提供一定的科学参考。     

基于灰色-BP神经网络的重庆市城镇建设用地规模预测

以2000～2009年重庆市城镇建设用地规模为数据源,采用灰色-BP神经网络模型对城镇建设用地规模进行预测,结果表明模型的平均误差只有0.81%,精度远高于灰色预测模型,充分说明灰色-BP神经网络模型对城镇建设用地规模的预测具有较高的拟合度及可行性。     

基于ResNet-CA的鱼群饱腹程度识别方法

投喂作为水产养殖过程中的一个关键环节,饵料的投喂量直接影响水产品的质量和养殖成本。然而,目前的投喂方法包括人工投喂和机器定时定量投喂,大多依靠人工经验,很难实现精准投喂。本文基于改进的ResNet34识别鱼群不同的饱腹程度。根据鱼群在不同饱腹阶段表现的摄食行为创建了含有5种不同饱腹程度的数据集,并采用数据增强操作对图像进行预处理。其次在原始模型ResNet34的基础上,本文提出使用坐标注意力机制,使模型在对图像进行特征提取的过程中能够做到专注于更大区域范围。并且使用深度可分离卷积的方式来代替传统卷积,减少模型参数量。为了评估改进的有效性,分析了改进后的模型在鱼群饱腹程度数据集上的性能,并将其与原模型ResNet34、AlexNet、VGG16、MobileNet-v2、GoogLeNet等经典卷积神经网络架构进行比较。综合实验结果表明,该模型相较于原模型参数量减少46.7%,准确率达到93.4%,相较于原模型提升3.4个百分点,同时改进后的模型在准确率、精确度、召回率等方面也都优于其他卷积神经网络。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续模型在实际养殖环境中的部署并指导养殖户改善和制定投喂策略提供了可能。     

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。     

基于BP神经网络的旁热式辐射与对流粮食干燥过程模型

针对旁热式辐射与对流粮食干燥机的干燥特点,建立了一种粮食干燥机干燥过程的BP神经网络预测模型。该模型采用了3层神经网络结构(8-10-1),模型输入为粮食干燥机的8个变量,模型输出为出口粮食水分比或干燥速率。通过编写Matlab建模程序,基于实际干燥实验的样本数据训练与测试网络,实现了红外辐射与对流联合干燥的动力学模型,并给出了相应的模型数学表达式,模型预测的出口水分比与干燥速率的R2分别为0.998 9和0.998 0,均方根误差分别为0.009和0.004 1,预测结果与实际测量数据拟合较好;另外,结合实验干燥条件对模型干燥性能的预测结果进行了分析与总结,并依据同样方法建立了顺逆流粮食干燥过程的出口粮食水分比预测模型,对比了2种干燥方式的干燥性能。仿真预测表明用BP神经网络方法建模简单,具有自适应性、灵活性和自学习性等特点,相比于其他粮食干燥的经验数学模型,能综合考虑多种影响因素,可为红外辐射与对流联合干燥过程提供一种新的建模方法。     

PSO-BP神经网络在多元有害气体检测中的应用

针对常见的有害气体的检测,建立PSO-BP神经网络有积极的作用.文章从检测系统的建立入手,分析了PSO-BP神经网络的特点、算法,并通过实验验证了PSO-BP神经网络的优势.     

基于混沌算法的工程车辆自动变速神经网络控制

为了克服BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小点的不足，提出了一种基于混沌算法的工程车辆自动变速神经网络控制方法，并利用ZL50型装载机传动系统换挡控制试验的数据进行了验证性仿真试验。仿真结果表明：该方法对于车辆自动换挡智能控制是可行的，可以根据操作工况实现正确的变速挡位决策。     

华北型日光温室升温系统的节能设计专家系统

目前温室的采暖设计理论未考虑新节能技术和温室采用的智能控制系统对温度的影响，因而容易造成设备容量过大和燃料储备过多的现象。为此，使用基于神经网络和模型的模糊专家系统来设计适当的加温设备和经济的燃料储备，可以大量地节约温室运行成本。     

基于GS的降雨径流预报方法研究

为满足降雨径流预报的需要，研究了基于GIS的降雨径流预报方法。分析了水文过程的影响因素并阐述了数据信息的预处理方法；提出了基于遗传算法的神经网络模型，该模型提高了神经网络的训练精度和效率，将该模型应用在降雨径流预测中能有效提高预测水平；提出了结合地理信息系统流域降雨径流预报，通过GIS对降雨信息的处理，提高了降雨径流预报模型的输入数据的精度；通过实例分析，验证了该方法在降雨径流预报应用中的可靠性和高效性。