基于BP神经网络的猪舍有害气体定量检测模型研究

• 作者: 俞守华 区晶莹 张洁芳
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: BP神经网络 猪舍 气体定量检测
• 年，卷（期）: 2009,（23）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 11316-11317,11329
• 页数: 3页
• 分类号: S815.9
• 字数: 2975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2009.23.193

摘要

为寻找适合猪舍混合有害气体浓度识别的神经网络模型,建立了基于误差反向传播(BP)神经网络的猪舍有害气体定量检测模型,分别使用trainbr函数、traingdm函数及trainlm函数训练该神经网络,对有害氨气和硫化氢组成的混合气体浓度进行识别,并利用MATLAB软件的神经网络工具箱进行仿真.结果表明,采用trainbr函数训练的网络对该混合气体的平均识别精度高,速度较快,对噪声不敏感,适合猪舍有害气体的浓度识别.这为猪舍有害气体智能化监控提供了参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	区晶莹	华南农业大学公共管理学院	65	457	12.0	18.0
2	俞守华	华南农业大学信息学院	97	682	13.0	22.0
3	张洁芳	华南农业大学信息学院	2	35	2.0	2.0