本文主要研究内容
作者张鑫,张德贤,徐路路,张苗（2019）在《基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测模型》一文中研究指出：[目的]为满足国家对全国储粮数量在线检测的迫切需求,提出了一种基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测方法。[方法]通过在粮仓底部布置若干压力传感器的方法获取粮仓底部所受压强值,并以分次进粮方法,分别记录所受压强值。通过R语言平台构建不同层次的深度神经网络结构并利用对数据集的学习得出检测模型,根据检测精度选择出最佳检测模型结构。通过最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测实验。[结果]试验仓检测平均误差约为1.88%,通州实仓检测平均误差约为0.02%,齐河实仓检测平均误差约为0.08%。[结论]基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测模型精度高,可用性强,为粮仓储粮数量的检测提供了一种新方法。
Abstract
[mu de ]wei man zu guo jia dui quan guo chu liang shu liang zai xian jian ce de pai qie xu qiu ,di chu le yi chong ji yu shen du shen jing wang lao de liang cang chu liang shu liang jian ce fang fa 。[fang fa ]tong guo zai liang cang de bu bu zhi re gan ya li chuan gan qi de fang fa huo qu liang cang de bu suo shou ya jiang zhi ,bing yi fen ci jin liang fang fa ,fen bie ji lu suo shou ya jiang zhi 。tong guo Ryu yan ping tai gou jian bu tong ceng ci de shen du shen jing wang lao jie gou bing li yong dui shu ju ji de xue xi de chu jian ce mo xing ,gen ju jian ce jing du shua ze chu zui jia jian ce mo xing jie gou 。tong guo zui jia jian ce mo xing fen bie dui shi yan cang ji tong zhou 、ji he shi cang jin hang jian ce shi yan 。[jie guo ]shi yan cang jian ce ping jun wu cha yao wei 1.88%,tong zhou shi cang jian ce ping jun wu cha yao wei 0.02%,ji he shi cang jian ce ping jun wu cha yao wei 0.08%。[jie lun ]ji yu shen du shen jing wang lao de liang cang chu liang shu liang jian ce mo xing jing du gao ,ke yong xing jiang ,wei liang cang chu liang shu liang de jian ce di gong le yi chong xin fang fa 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自南京农业大学学报的张鑫,张德贤,徐路路,张苗，发表于刊物南京农业大学学报2019年03期论文，是一篇关于储粮数量论文,深度神经网络论文,压力传感器论文,检测精度论文,南京农业大学学报2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自南京农业大学学报2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：储粮数量论文; 深度神经网络论文; 压力传感器论文; 检测精度论文; 南京农业大学学报2019年03期论文;