基于神经网络的储粮测控专家系统的研究与应用

将神经网络应用于专家系统中,利用神经网络系统的学习功能解决传统专家系统在知识获取、推理能力、自学习能力上的缺陷,与粮情测控系统相结合,提出了一种改进BP算法.该算法加入动量项,然后对自适应算法进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和具体实现步骤.与未改进的BP算法相比,该方法协调了训练次数多而引起的学习效率和收敛速度之间的矛盾,提高了BP算法的熟练速度和收敛速度.实验结果也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性.     

多传感器信息融合技术在粮情测控中的应用

提出一种基于多参数、2级信息融合的粮情测控方法.该方法综合了多因素对粮食品质的影响.首先采用加权数据融合算法对剔除疏忽误差的同质数据进行1级融合,然后用灰色理论进行灰色关联度的2级融合,根据融合后的关联度判断粮情的安全等级.该方法充分利用多种有效监测数据,实现同质数据的优化,整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了测控系统的可靠性、全面性.     

基于Bayes理论的粮情测控系统多传感器特征级信息融合研究

主要研究粮情测控系统的特征级信息融合,采用基于Bayes理论的数据融合方法把多个异质传感器提供的数据进行特征级融合处理,以提高系统低层数据融合的准确度和稳定性;提出基于Bayes理论的粮情特征级融合的模型和算法.通过实验,验证了此模型的有效性,有效解决了粮情测控系统低层次特征级融合的不确定性和不精确性的问题.     

基于双通信模式的分布式粮情测控系统设计

针对粮仓测控需求,提出了基于双重通信模式的分布式粮情测控系统设计方案,利用电力线载波和zigbee无线通信相结合的方式实现仓储信息的测与控.通过分析分布式粮情测控系统的组成和工作过程,给出相应测控模块的软硬件设计.     

混合粒子群算法在储粮环境中的应用

为了保证储粮环境安全,需要严格控制湿度、温度等内部与外部因素.将粒子群-BP神经网络技术应用于粮情测控系统,把同一粮仓的不同位置提供的温度、湿度数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性.首先,通过BP神经网络对粮情数据进行初次融合;然后,通过粒子群对其融合结果进行处理.该方法能够实现对同质数据的优化处理,并从整体上考虑了数据的互补性,提高了测控系统的可靠性.     

基于GTM900的粮情远程测控系统的研究与实现

对基于宏晶STC单片机STC12C5A32S2和华为无线GPRS模块GTM900的粮情远程测控系统进行了设计,可实现短信的收发、Internet的接入、无线数据的传输,以及对粮库粮情的远程实时测量和远距离控制.     

基于.NET组件的粮情测控开放式软件平台的设计与实现

以"中央储备粮粮情测控开放式软件平台研究"为背景,探讨了.NET平台下的组件相关技术,实现了粮情测控开放式软件平台的开发.利用组件技术,开发面向模型的软件自动生成建模工具.用户根据实际需求,可方便、灵活、弹性地进行功能构件的选用.方便用户组建适应需求的应用系统.     

基于模糊推理的软测量对储粮状态的预测

针对粮情测控系统中的粮食状态难以在线直接测量的问题,研究了工业测量和控制过程中的软测量技术.通过分析水分传感器、温度传感器及湿度传感器所测量的二次变量的结果,利用神经网络和模糊推理技术来实现智能化粮情测控过程中粮食的状态及其变化趋势的估计.     

INTERBUS现场总线技术与粮情智能监控

现场总线作为一种全开放的、全数字化和双向多站的通信系统,近年来得到了迅速发展和应用.详细地介绍了INTERBUS总线及粮情测控的特点,以及基于INTERBUS总线技术的粮情测控网络设计,着重论述了网络整体设计、测温点、测湿点的配置与设计以及通讯协议等关键技术.     

INTERBUS现场总线技术与粮情智能监控

现场总线作为一种全开放的、全数字化和双向多站的通信系统,近年来得到了迅速发展和应用.详细地介绍了INTERBUS总线及粮情测控的特点,以及基于INTERBUS总线技术的粮情测控网络设计,着重论述了网络整体设计、测温点、测湿点的配置与设计以及通讯协议等关键技术.