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基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系统（Measuring System for Residue Cover Rate in Field Based on BP Neural Network）
保护性耕作 秸秆覆盖率 BP神经网络
2009/8/11
以VC++为工具，田间实拍图像为研究对象，在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上，设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统。该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆，并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习样本选取准则。人工模拟和田间试验表明，设计的BP神经网络秸秆覆盖率检测系统对田间秸秆的识别率达90%以上，秸秆覆盖率计算误差可控制在5%以内；与传统的拉绳法相比，检测效率提高50～12...
作物耗水量预测的人工神经网络模型研究
作物耗水量 人工神经 网络模型
2008/6/20
该项目利用人工神经网络直接预测作物耗水量，与原有的参考作物腾发量—作物需水量—作物耗水量的计算模式不同，避开作物系数、土壤水分胁迫因子、湿土蒸发因子等这些难以精确估计的参数；还研究了预测作物耗水量的人工神经网络模型的结构，以较好的泛化能力、容错能力为目标，优化了网络结构，使得模型对作物耗水量的预测更加精确；具有广阔有应用前景，该项目居国际先进水平。
水分敏感指标人工神经网络模型研究
水分敏感指标 人工神经网络 模型 模拟
2008/5/21
摘要选用经度、纬度和土壤有效含水量、全生育期日平均参考作物腾发量作为输入因子，水分敏感指标作为输出因子，构建了一个具有二层隐含层的BP人工神经网络模型，利用湖北和广西的水稻试验数据作为样本对网络进行训练和检验。结果表明：模型具有较高的拟合精度和预测精度，能够用于缺乏试验数据的地区进行水分敏感指标的计算。
在Visual C++环境中采用面向对象技术，开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱(信噪比为14 dB)与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型，对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明，对于含噪声的光谱，与PLS建模相比，使用PCA-MBP-NIR对未知样品预...
用基于人工神经网络的数据融合法测量水流泥沙含量
神经网络 数据融合 电容传感器 泥沙含量
2007/12/17
在采用电容传感器测量泥沙含量的过程中，电容传感器的输出值受环境温度的影响较大，为消除温度对测量数据的影响，提出了采用人工神经网络法对传感器进行数据融合处理的方法，该方法以传感器的泥沙含量值与温度值作为网络的输入，通过对网络的训练达到消除非目标参量——温度的影响。试验结果表明该方法收敛速度快，输出稳定性可显著提高，能够有效地消除温度带来的影响。
利用人工神经网络预报不同水分条件下作物根系发育参数
人工神经网络 作物地上参数 根系参数 预报
2007/12/14
通过对人工神经网络理论的分析,建立了一个能够描述作物根——冠间非线性变化的模拟模型,利用植物地上部参数推求不同水分环境影响的地下根系参数。并通过改进BP算法解决了全局寻优的问题。利用精密的管栽试验为模型提供了足够的学习样本和检验样本。结果表明,该文建立的人工神经网络模型对描述根、冠间复杂的非线性关系方面具有相当高的精度和应用价值。
论人工神经网络在农业工程中的应用
人工神经网络 农业工程
2007/12/14
介绍了应用人工神经网络解决问题的基本原理，论述了人工神经网络在农业工程中的应用，及可能的应用范围，最后给出了在农业工程中应用人工神经网络要注意的问题。
基于人工神经网络的组合预测及应用
猪肉产量 组合预测 人工神经网络
2007/8/14
综合组合预测和人工神经网络的特点，提出一种将人工神经网络应用于组合预测的新方法，并以浙江省猪肉产量预测为实例进行了论证。
基于人工神经网络的感应电动机转子电阻参数辨识
感应电动机 人工神经网络 参数辨识
2007/8/14
为应用人工神经网络于感应电动机传动系统中，提出了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的感应电动机参数辨识方法。这种方法的精确性不受网络初值及控制参数的影响。仿真结果证明了人工神经网络辨识方法的精确性和快速性。
一种基于人工神经网络的水库水温分层模式判别方法
人工神经网络 BP算法 水库 水温
2007/8/14
该文提出了一种判别水库水温分层模式的人工神经网络方法，该方法不直接描述水温分层的物理机制和物理模型，通过设定前馈网络结构并利用已有实例进行训练，使网络能很好地模拟水温垂直分层模式影响因素与水温分层模式间的映射关系，其特点是分类准确、适应能力强，对线性和非线性分类问题均适用。
人工神经网络在冻土水盐空间变异与条件模拟中的应用比较
冻土水盐 空间变异性 人工神经网络 条件模拟
2007/8/10
该文利用人工神经网络的BP模型建立了具有类似普通Kriging(OK)法和条件模拟(CS)运算目标的人工神经Kriging(NK)方法，在黄河河套平原进行了耕地和盐荒地初冻期、最大冻深期和融通期土壤水盐时空变异性的模拟和估值，通过NK法与OK法、CS法模拟、估值、检验结果及3种方法的理论变异函数、统计参数与实验变异函数的对比，结果表明NK法在消除滑动平均影响方面优于OK法，并以类似于CS法的空间变...
坡面入渗的人工神经网络模型研究
坡面入渗 耕作措施 累积入渗量 BP神经网络
2007/8/10
根据野外人工模拟降雨试验得到的不同耕作措施下坡面土壤入渗实测资料，引入人工神经网络建模方法，建立了不同耕作措施，如等高耕作、人工掏挖、人工锄耕和直线坡条件下坡面入渗BP网络模型，并利用实测资料对网络进行了训练和预测，取得了较好的结果，说明该模型的建立与求解为复杂坡面土壤入渗规律的研究提供了一条新途径。
提出了一种基于人工神经网络的田间信息插值新方法，并利用ArcView3.2软件绘制碱解氮的BP神经网络插值空间分布图和球状插值分布图，并对BP神经网络插值方法和克立格球状插值方法的结果进行了误差分析。结果表明，BP神经网络的插值方法优于克立格球状插值法，该方法有利于田间信息空间分布特性准确、直观的表达，有利于农田精确施肥、灌溉、播种等精细农业生产管理。