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1.
洋葱提取液作为新型的生物果蔬保鲜剂,因天然、安全等特点受到消费者信赖。然而不同类型洋葱提取液对果蔬的保鲜效果并不相同,因此对不同类型洋葱提取液的快速识别是有实践意义的。本试验以云南、甘肃、安徽、四川、山东、江苏的紫皮洋葱,甘肃、吉林、云南的黄皮洋葱和新疆的白皮洋葱为试验对象,测定植物学性状后提取洋葱的提取液,运用电子鼻检测分析提取液的挥发性物质,采用费舍尔判别(Fisher判别)和反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)建立预测模型。结果表明:电子鼻的10个传感器对不同类型的洋葱提取液的响应值有显著性差异(P < 0.05),Fisher判别模型和BPNN模型均可有效的识别不同类型的洋葱提取液,其中BPNN识别的正确率比Fisher判别高。因此,电子鼻技术结合BPNN更适合不同类型洋葱提取液的识别。  相似文献   
2.
本文旨在通过人体手臂运动意图反馈来提高人与机器人协作的顺应性.首先通过自编码器和反向传播神经网络融合表面肌电信号和机器视觉信号,对人体手臂肘关节力矩和运动意图进行预测.然后,将人体手臂肘关节力矩反馈给机器人,以此预测手臂的运动意图并让机器人作出顺应响应,从而实现人机协作.最后,结合主观评价指标和客观评价指标,在人机协作锯木头实验中对比了3种不同协作模式的效果.与无运动意图反馈的人机协作相比,有反馈的人机协作下的协作交互力波动幅度减小了153.39 N,任务完成时间减少了19.25 s.实验结果表明,有人体手臂运动意图反馈的人机协作能够提高人与机器人协作的顺应程度,与人-人协作效果类似.  相似文献   
3.
为探讨脉冲放电等离子体去除土壤中有机污染物的机理,研究了基于针-板式脉冲放电等离子体降解土壤中对硝基苯酚(p-Nitrophenol,PNP)的实验数据,利用BP神经网络(back propagation network,BPNN)和小波神经网络(wavelet neural networks,WNN)模型研究了电气参数(峰值电压、放电频率)、理化参数(初始质量分数、水的质量分数、空气体积流量、处理时间、pH值)和结构参数(电极间距)对土壤中PNP降解率的影响。建立的WNN模型(结构8-5-1)和BPNN模型(结构8-4-1)经结构、精度(调整的判定系数2aR0.96)和实验验证能较好地预测该体系中各参数(峰值电压、放电频率、空气体积流量等)对PNP降解率的影响趋势,且BPNN模型较WNN模型预测的实验结果更符合脉冲放电降解实验的自然规律。结果表明,较佳的峰值电压(21.6 kV)、放电频率(70 Hz)和空气体积流量(0.4 L/min)可获得较好的PNP降解率。  相似文献   
4.
In this study,an up-flow anaerobic sludge blanket(UASB) reactor was applied to treat the high salinity wastewater from heavy oil production process.At a HRT of ≥24 h,the COD removal reached as high as 65.08% at an influent COD ranging from 350mg/L to 640mg/L.An average of 74.33% oil reduction was also achieved in the UASB reactor at an initial oil concentration between 112mg/L and 205mg/L.These results indicated that this heavy oil production related wastewater could be degraded efficiently in the UASB reactor.Granular sludge was formed in this reactor.In addition,two models,built on the back propagation neural network(BPNN) theory and linear regression techniques were developed for the simulation of the UASB system performance in the oily wastewater biodegradation.The average error of COD and oil removal was-0.65% and 0.84%,respectively.The results indicated that the models built on the BPNN theory were wellfitted to the detected data,and were able to simulate and predict the removal of COD and oil by the UASB reactor.  相似文献   
5.
针对一类大规模非线性机械系统,如自动化高速公路汽车空位调节和连续搅拌反应釜等系统,设计了一套基于前向神经网络的分散自适应控制方案以实现对其有效控制.作为直接自适应控制器,神经网络被用于逼近未知函数,所设计的两个鲁棒控制项分别用于消除互连效应和干扰项.系统稳定性得到严格证明,通过仿真进一步验证了方案的有效性.  相似文献   
6.
模式分类性能的好坏主要取决于特征提取和分类器的识别能力,基于声信号目标分类的研究成果应用广泛.本文实验选取某型号发动机不同故障的声音作为分类目标,使用小波技术对目标声信号进行消噪和分解,并求解各尺度空间的能量,然后按一定的规则把这些能量组成特征向量,使用SVM和BPNN进行模式分类,计算机仿真结果表明,两种方法识别率都较高,SVM方法略优于BPNN.  相似文献   
7.
针对传统的自动睡眠分期准确率不足问题,提出一种将多尺度熵(MSE)和主成分分析(PCA)联合使用的自动睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电(EEG)监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用MSE表征受试者脑电信号不同睡眠期的非线性动力学特征;然后使用PCA的前两个主成分向量代替MSE特征进行降维,实现降低数据冗余的同时保留绝大多数EEG非线性特征;最终将新向量的特征参数输入到反馈神经网络(BPNN)分类器中实现MSE-PCA模型的脑电睡眠状态的自动识别分类。实验结果表明,自动分期准确率可达到87.9%,kappa系数0.77,该方法能提高脑电自动睡眠分期系统的准确率和稳定性。  相似文献   
8.
标准粒子群优化(PSO)算法对惯性权重采取简单的线性衰减方案, 无法获得全局最优点. 为了弥补该方法的缺陷, 提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法, 并将该算法与误差反向传播神经网络(BPNN)相结合, 进而提出一种基于IPSO-BPNN的变压器故障诊断新方法. 该方法将单个粒子连续被选为最优解的次数作为自适应变量, 并根据粒子的性能分类结果, 自适应地调整各粒子的惯性权重, 从而达到平衡局部和全局搜索能力的目的. 大量仿真表明该算法性能明显优于基于BPNN和PSO-BPNN的变压器故障诊断系统,  相似文献   
9.
为掌握矿山压力显现规律,针对岩石内部变形预测难的问题,采用XGBoost算法和分布式光纤技术相结合,基于相似材料模型试验,制作三维立体模型,并在模型内部预埋3根垂直光纤,模拟工作面开采。引入光纤平均频移变化度作为判断周期来压指标,构建矿压监测数据的相空间,使用XGBoost的方法建立矿山压力显现规律时间序列预测模型。同时,在训练样本和测试样本不变的前提下,建立BP神经网络回归模型( BPNN )、支持向量机回归模型( SVR ),并与XGBoost回归模型( XGBR )预测结果进行对比分析。试验结果表明,BP神经网络易产生过拟合现象,SVM计算速度缓慢且依赖超参数的选择,XGBoost的计算速度和预测精度优于别的模型,为预测提供参考。  相似文献   
10.
针对传统的变压器故障诊断方法的不足,提出了基于油中溶解气体分析(DGA)方法和广义回归神经网络(GRNN)的变压器故障诊断方法。以DGA方法获取GRNN故障诊断模型的输入特征向量,建立了GRNN故障诊断模型,为了检验GRNN诊断模型的实际诊断能力,以某变电所主变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并与标准BP神经网络(BPNN)和LM算法改进的BPNN(LM-BPNN)的诊断结果进行对比。仿真结果表明:DGA方法与GRNN的联合变压器故障诊断方法的诊断速度更快、准确率更高和泛化能力更强,且GRNN故障诊断模型构建简单,验证了所提出方法的实用性和有效性。  相似文献   
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