基于BP神经网络的小麦碰撞声信号分类

• 作者: 张丽娜
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 检测方法 碰撞声信号 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 通信与网络
• 页码范围: 163-164,168
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 2294字
• 语种: 中文

摘要

小麦在储藏阶段由于各种灾害导致损失巨大,并降低了面粉质量,及时检测并分离小麦的受损颗粒迫在眉睫.文章以提取4类小麦碰撞声信号为基础,使用数字信号处理方法对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒及发芽粒的碰撞声信号提取有效特征,最后利用BP神经网络进行分类,对于3类小麦类型的识别取得了较好的识别率.应用结果表明BP神经网络能够较好地实现区分受损小麦颗粒与完好小麦颗粒.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽娜	宝鸡文理学院计算机科学系	12	57	3.0	7.0