基于RBF网络的粮食水分检测数据融合研究

【摘要】：为了提高测量的准确性和快捷性,需要融合处理多传感器检测的数据。本文首先介绍BRF网络的特性和训练方式,然后进行样本数据采集、样本数据归一化、神经网络的训练及其结构的确定,完成基于RBF网络的水分检测数据处理过程,实现粮食水分检测中的多传感数据融合。经过Matlab中的神经网络模型训练后,实验结果表明,拟合值始终在目标值上下波动,波动的范围在7%以内,该方法具有较大的优越性,可在其它工业领域中推广应用。

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4	万志强;董玉德;臧俊;杨先龙;叶飞;史德才;;基于555集成电路的粮食水分检测技术的研究[J];电脑知识与技术;2012年16期
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6	可飞龙;汪毓铎;李茜;;一种高精度粮食水分测量传感器电路设计[J];北京信息科技大学学报(自然科学版);2018年04期
7	可飞龙;汪毓铎;李茜;;一种高精度粮食水分测量传感器电路设计[J];北京信息科技大学学报(自然科学版);2018年05期
8	于长军,张秀珍,林治安;采用数字补偿方法测定粮食水分[J];仪表技术与传感器;1993年03期
9	刘金梅;王俊红;韦雪洁;许振忠;;虚拟仪器和神经网络在粮食水分检测中的应用[J];北华航天工业学院学报;2012年06期
10	耿道渠;赵湛;方震;许静;;粮食水分在线测量传感器[J];仪表技术与传感器;2010年01期
11	张宏;邢文生;;一种新型粮食水分数字传感器的设计[J];信阳师范学院学报(自然科学版);2006年01期
12	郑长征,吴传菊;具有语音提示功能的粮食水分测试仪[J];自动化技术与应用;2004年11期
13	吴永峰;蔡学志;肖建华;;基于RBF神经网络的短期负荷预测方法[J];自动化应用;2017年10期
14	宫新保,臧小刚,周希朗;基于免疫算法的RBF网络在信道均衡中的应用[J];信息与控制;2004年02期
15	张永强;马宪民;梁兰;;基于RBF的模糊积分多传感器数据融合的刮板输送机电机故障诊断[J];西安科技大学学报;2016年02期
16	陈超波;杨楠;;RBF神经网络算法在动态称重中的应用[J];电子测量技术;2016年05期
17	赵石铁;高宪文;车昌杰;;基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制[J];东北大学学报(自然科学版);2014年12期
18	戴黎明;陈永良;刘鑫;周均太;赵峰梅;索艳慧;高武斌;楼达;;基于RBF神经网络的矿产资源潜力预测模型[J];物探与化探;2011年01期

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5	宋宜斌;王培进;;一种改进的RBF神经网络预测模型[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
6	吕强;郝继红;段运波;许耀铭;;利用动态RBF网络的非线性系统辨识[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年
7	汤永花;柴钰;;基于RBF网络的压力传感器信息融合[A];第十八届全国煤矿自动化学术年会中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2008年
8	徐超;郝玉密;赵现枫;李本卫;李永彬;;基于RBF神经网络的空调声品质评价方法研究[A];2016年中国家用电器技术大会论文集[C];2016年
9	张琳;李海森;;基于模糊聚类算法的RBF网络在漏钢预报中的应用[A];中国计量协会冶金分会2007年会论文集[C];2007年
10	谈才军;黄道;;RBF神经网络在化工过程故障诊断中的应用[A];第二十四届中国控制会议论文集（下册）[C];2005年

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3	张永超;基于多传感器信息融合技术的粮食分等和品质测试仪[D];河南工业大学;2010年
4	臧俊;基于ATmega128单片机的粮食水分在线测量仪控制系统软件部分设计与研究[D];合肥工业大学;2012年
5	盛国敏;采用广义逆矩阵的多层和复合多层RBF网络的学习算法及其应用[D];安徽工业大学;2016年
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