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张莉杰

作品数:2 被引量:7H指数:1
供职机构:洛阳理工学院机械工程系更多>>
发文基金:河南省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇农业科学

主题

  • 2篇收获机
  • 2篇喂入
  • 2篇喂入量
  • 2篇联合收获机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇总线
  • 1篇网络
  • 1篇模型建立
  • 1篇监控系统
  • 1篇谷物
  • 1篇谷物联合收获...
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇CAN总线

机构

  • 2篇洛阳理工学院
  • 2篇中国农业大学

作者

  • 2篇张东兴
  • 2篇卢文涛
  • 2篇张莉杰

传媒

  • 2篇农机化研究

年份

  • 2篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
联合收获机监控系统研究现状被引量:7
2014年
联合收获机监控系统主要是对谷物损失、产量、喂入量和工作部件工作状态进行在线监测,并对喂入量进行自动控制以提高其收获效益。为此,分析了目前国内外在线监测系统现状,对比了控制系统发展状态,指出国内外存在的差距,得出将CAN总线技术、网络技术等应用在收获机械上促使监测系统与控制系统综合发展从而使联合收获机智能化发展的总体趋势。
卢文涛张莉杰张东兴邓志刚
关键词:联合收获机CAN总线喂入量
谷物联合收获机喂入量神经网络模型建立
2014年
考虑物料的物理特性,对喂入量理论方程进行分析,利用正交试验获得喂入量的主要影响因素,建立了喂入量BP神经网络模型。该模型输入参数为物料湿度、油压力、谷草比,输出参数为喂入量。仿真试验结果表明:训练样本、确证样本和测试样本网络输出与网络目标的误差较小,相关系数可达0.999 5,模型可以准确地反映喂入量。用未参加训练的10组样本进行喂入量测定,网络模型的误差平方和为0.769 2,远小于回归方程的误差平方和2.656 2,可见网络模型优于回归方程。
卢文涛张莉杰张东兴邓志刚
关键词:谷物联合收获机BP神经网络喂入量
共1页<1>
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