基于神经网络的风筛式清选装置研究
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国家自然科学基金资助项目(50875113、50805068);江苏省科技支撑计划资助项目(BE2011333);江苏大学研究生创新计划资助项目(CX09B_06XZ);江苏省农业装备与智能化高技术研究重点实验室资助项目(BM2009703);江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏财教(2011)8号)


Air-and-screen Cleaning Device Based on Neural Network
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    摘要:

    在自行研制的清选试验台上进行了气流场测定试验和水稻清选试验。利用神经网络技术,对风筛式清选气流场进行了研究,建立了2个风力因素(离心风机转速和出风角度)与清选气流场分布之间、清选气流场的分布与清选效果之间以及2个风力因素与清选效果之间3个BP神经网络模型。用试验数据进行了预测检验,预测结果证明了网络模型的有效性。

    Abstract:

    The airflow field was measured and the cleaning test of rice was carried out on the self-developed-air-and-screen cleaning unit. The airflow field was studied by the neural network techniques. Three BP neural network models were developed, which were built between two wind factors and distribution of airflow field, distribution of airflow field and cleaning performance, two wind factors and cleaning performance, respectively. Predict test was carried out with the experimental data. Forecasting results proved the effectiveness of the neural network model.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李洪昌,李耀明,唐忠,夏利利.基于神经网络的风筛式清选装置研究[J].农业机械学报,2011,42(Z1):65-68.

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