文档介绍：基于神经网络的粮情智能监控系统的研究与设计工学硕士学位论文沈阳理工大学硕士研究生:周光指导教师:刘砚菊教授学科、专业:检测技术与自动化装置月分类号:密级:编号:.
基于神经网络的粮情智能监控系统的研究与设计工学硕士学位论文硕士研究生:指导教师学位级别学科、专业所在单位论文提交日期:论文答辩日期:学位授予单位:刘砚菊教授工学硕士检测技术与自动化装置信息科学与工程学院年月日年日沈阳理工大学周光分类号:.:
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指导教师签名:湖汤嗡学位敝作者签名:翱同坑荩瘢甁弓:硎昴嗽翵弓日沈阳理工大学硕士学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书期:功祝祝琂弓本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者┳:期本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:沈阳理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ期:日
摘要储粮环境是一个由多种因素构成的复杂系统,粮情状况与环境中的微生物活神经网络在训练过程中存在的学习速度慢、精度低、易于陷入局部最小等缺点,论文重点介绍了粮情智能监控系统的软硬件设计和基于多采集区域的信息性、温度、湿度和ǘ鹊纫蛩孛芮邢喙兀9媪盖榧嗫刈爸煤驮げ夥椒ㄒ丫很难满足当代储粮监控的高度和精度。本文基于神经网络的灵活性建立了一种新型粮情预测模型。该模型针对分别采用动量法对粮情因子的权值进行调整,采用快速动量法对粮情学习效率进行调整,采用甅算法对粮情监控网络进行综合改进。通过采集储粮环境中的温度、湿度、ǘ鹊刃畔ⅲ粤盖檠窘醒盗泛驮げ猓⒂氤9媪盖樵げ方法进行了效果对比。本文设计一套粮情智能监控系统。硬件部分以嵌入式为核心处理器,采用单片机为下位机控制单元,外围包括:信息采集模块、外围控制装置及多气体采集通道;软件部分主要包括:粮情智能监控系统程序、单片机控制程序定制、粮情信息采集程序定制、串口通讯程序的定制。其中智能粮情监控系统程序重点分为:系统监控程序模块、多区域信息融合模块,算法预测模块。加权融合以及神经网络预测模型。实验结果表明,粮情监控系统具有现场稳定性好,采集方便,实时监控、效果显著等优点,对于粮情监控有着重要意义。关键词:粮情监控;嵌入式;ǜ衅鳎患尤ㄈ诤希籅窬纾沈阳理工大学硕士学位论文
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目录基于神经网络的二级信息融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第滦髀邸粮情智能监控的目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯粮库环境中微生物的产生与检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.缚饣肪持谐<甘澄⑸⑸锒源⒘傅奈:⑸锍S眉觳夥椒ā国内外粮情监控研究及发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.饬盖榧嗫匮芯考胺⒄⒄瓜肿础嵌入式技术在粮情监控中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯僮飨低撑渲糜胧迪帧基于多采集节点的一级信息融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⑷诤瞎嬖颉目录.
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