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基于BP神经网络的智能定量供种系统设计
基于BP神经网络的智能定量供种系统设计
作者:
仇志锋
周海波
梁秋艳
潘小莉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP神经网络
定量供种
建模
仿真
摘要:
为确保双级振动精密排种器工作时在充种均匀的前提下实现连续播种, 设计智能定量供种系统.为提高定量供种精度, 基于BP神经网络对勺式外槽轮供种装置建立定量供种预测模型, 建立隐层结点数为6的神经网络模型.BP网络训练结果表明, 当网络模型训练步数为71步时, 网络的均方误差为4.61×10-5, 小于设定值5×10-5;采用16个理论供种模型样本与测试样本进行BP网络测试, 结果表明, 基于BP神经网络预测模型仿真得到的预测值相对误差较小, 其精度高于理论供种模型的精度, 且神经网络相对误差均小于5%, 获得的样本误差平方和为5.59×10-4, 小于设定目标值8×10-4, 满足预先设定要求;最后, 利用建立的定量供种预测模型, 对4种不同千粒重的超级稻种子进行仿真, 得到振幅分别为0、5、10、15μm下的排种轮转速与供种量关系, 该研究结果可为确定定量供种器的工作参数提供理论依据.
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(/年)
文献信息
篇名
基于BP神经网络的智能定量供种系统设计
来源期刊
安徽农业科学
学科
农学
关键词
BP神经网络
定量供种
建模
仿真
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
农业工程·农业气象
研究方向
页码范围
197-201
页数
5页
分类号
S223.1+3
字数
4406字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0517-6611.2019.02.061
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
周海波
佳木斯大学机械工程学院
58
475
10.0
20.0
3
梁秋艳
佳木斯大学机械工程学院
48
173
8.0
11.0
6
潘小莉
玉林师范学院物理科学与工程技术学院
2
0
0.0
0.0
7
仇志锋
佳木斯大学后勤管理处
2
0
0.0
0.0
传播情况
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节点文献
引证文献
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同被引文献
(0)
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(0)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1986(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1991(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1994(1)
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二级参考文献(1)
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参考文献(0)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
定量供种
建模
仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业科学
主办单位:
安徽省农业科学院
出版周期:
半月刊
ISSN:
0517-6611
CN:
34-1076/S
开本:
大16开
出版地:
安徽省合肥市农科南路40号
邮发代号:
26-20
创刊时间:
1961
语种:
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
总被引数(次)
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