杨立：基于BP神经网络粒穗连接力的数学模型的建立论文

本文主要研究内容

作者杨立,衣淑娟,朱晓姝,孙政波,杨立庆（2019）在《基于BP神经网络粒穗连接力的数学模型的建立》一文中研究指出：通过试验装置对北方寒地水稻与机械化收获相关的参数测定,以水稻枝梗的直径、枝梗的长度、籽粒的长、宽、厚、含水率作为输入,籽粒与粒柄之间的连接力作为输出,从多个因素出发利用matlab的神经网络工具建立水稻籽粒连接力的BP网络结构,并通过实测数据检测模型的实测值与预测值的相对误差在5%以下。

Abstract

tong guo shi yan zhuang zhi dui bei fang han de shui dao yu ji xie hua shou huo xiang guan de can shu ce ding ,yi shui dao zhi geng de zhi jing 、zhi geng de chang du 、zi li de chang 、kuan 、hou 、han shui lv zuo wei shu ru ,zi li yu li bing zhi jian de lian jie li zuo wei shu chu ,cong duo ge yin su chu fa li yong matlabde shen jing wang lao gong ju jian li shui dao zi li lian jie li de BPwang lao jie gou ,bing tong guo shi ce shu ju jian ce mo xing de shi ce zhi yu yu ce zhi de xiang dui wu cha zai 5%yi xia 。

论文参考文献

[1].BP神经网络在用电用户分类中的应用[J]. 李秋硕,王岩,孙宇军,肖勇,欧阳涛. 现代电子技术.2017(09)

[2].基于BP神经网络的人脸识别方法[J]. 田波. 铜仁学院学报.2017(03)

[3].基于改进蝙蝠算法优化BP神经网络的电力变压器故障诊断研究[J]. 公茂法,柳岩妮,王来河,宋健,谢云兴. 山东科技大学学报(自然科学版).2017(03)

[4].基于Pearson相关指标的BP神经网络PM2.5预测模型[J]. 张怡文,敖希琴,时培俊,郭傲东,费久龙,陈家丽. 青岛大学学报(自然科学版).2017(02)

[5].BP神经网络改进TSVM的矿产资源评价模型研究[J]. 赵学军,李育珍,武文斌. 矿业科学学报.2016(02)

[6].基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价——以宜宾市翠屏区土壤重金属污染评价为例[J]. 王鸿,段晓明,伍燕翔,张玉龙. 农业与技术.2017(10)

[7].基于磨光函数的权值直接确定双输入BP神经网络[J]. 杨文光,田立勤,高艳辉. 华北科技学院学报.2017(02)

[8].基于免疫遗传算法改进的BP神经网络在装甲车辆电路板故障诊断中的应用[J]. 李光升,梁靖聪,谢永成,李国强,王天祺. 计算机测量与控制.2017(06)

[9].BP神经网络的内场驾考电子教练系统设计[J]. 万子平,马丽莎,李星宇,刘小旭,龙哲. 单片机与嵌入式系统应用.2017(06)

[10].基于BP和RBF神经网络的军事装备维修保障点选址问题研究[J]. 董鹏,卢苇,秦芙蓉. 计算机科学.2017(S1)

论文详细介绍

论文作者分别是来自黑龙江八一农垦大学学报的杨立,衣淑娟,朱晓姝,孙政波,杨立庆，发表于刊物黑龙江八一农垦大学学报2019年02期论文，是一篇关于水稻论文,神经网络论文,黑龙江八一农垦大学学报2019年02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，资料来自黑龙江八一农垦大学学报2019年02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。

本文来源: https://www.lw00.cn/article/138cb15b3504a449e8b3a512.html