改进的遗传神经网络算法对花生种子带式清选设备关键作业参数的优化

• 作者: 刘凤超 朱会霞 李彤煜 王辉暖 马巍
• 来源期刊: 花生学报
• 学科: 农学
• 关键词: 花生 带式清选设备 参数优化 遗传神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 55-59
• 页数: 5页
• 分类号: S226.5|S565.2
• 字数: 3331字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14001/j.issn.1002-4093.2019.03.010

摘要

针对花生种子带式清选设备关键作业参数最优组合问题,本文提出了一种改进的遗传神经网络优化方法,利用该方法自适应动态调整神经网络权值阈值的特点,彻底取代神经网络算法中“误差逆传播”过程,可使训练误差达到2.2425×10-8,拟合精度明显优于二次回归方法.将训练好的算法用于花生种子带式清选设备作业参数优化,当纵向倾角A=23.66°,横向倾角B=24.26°,帆布带带速C=O.73m/s时,可使合格率达到98.36％,带出率1.85％,设备性能最佳.该方法为花生种子带式清选设备关键作业参数的设定提供了新思路,为农业机械设备智能化控制提供了途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉暖	锦州医科大学畜牧兽医学院	7	9	1.0	2.0
2	朱会霞	辽宁工业大学管理学院	14	31	3.0	5.0
3	刘凤超	辽宁工业大学管理学院	4	5	2.0	2.0
4	李彤煜	辽宁工业大学管理学院	17	14	3.0	3.0
5	马巍	锦州医科大学畜牧兽医学院	11	16	3.0	3.0