卷积神经网络在储粮害虫图像识别中的应用研究

立足于当今储粮害虫图像识别领域面临的技术需求,针对现有的储粮害虫图像识别算法网络结构相对复杂,辨认率低,为此,引入卷积神经网络实现储粮害虫图像的识别。简要阐述了卷积神经网络发展过程,分析其网络结构,选用5种储粮害虫作为训练样本,分析了储粮害虫图像识别过程,最后通过实验得出了基于卷积神经网络的Alexnet模型对储粮害虫图像识别的精确度达97.62%,说明基于CNN对储粮害虫图像识别具有较高的准确率。     

平房仓储藏小麦粮堆温度场的数学模拟

采用有限元法对平房仓内的粮堆进行了瞬态温度模拟,求得了粮堆在一年内的温度,结果表明用有限元法求解粮堆温度是可行的.     

基于混合蚁群算法的粮食配送中心选址优化

根据粮食配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型.并且针对该模型引入一种混合蚁群算法,将遗传算法与蚂蚁聚类算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁聚类算法求精确解.     

地理信息要素与地形景观叠加算法的研究*

提出了地理信息要素在地形景观上的标志算法,并结合VRML技术,说明了叠加标志的实现方法,给出了一个水利工程方面的实践实例。     

储粮害虫防治专家系统的研究

将专家系统应用于储粮害虫防治的研究.分析了储粮害虫防治知识的特点,根据各种不同知识表示方法的优缺点,提出以框架理论作为储粮害虫知识的表示形式.结合案例推理模型的优点,采取最近相邻策略的案例检索算法,由此构建的储粮害虫防治专家系统能很好地模拟人类储粮专家去推理判断储粮状况,并根据各种信息知识给出最终的解决方案.     

两级微机控制的自动配粉系统

叙述了由上，两两级计算机构成的新微机自动配粉系统的结构和功能，对该系统的自动数据采集，控制过程动态显示，控制模式和配粉算法进行了阐述，采用两级式控制系统结构，可靠性高，维护性好。     

谷物害虫检测与分类识别技术的研究及应用

阐述了在仓储物害虫检测与分类识别的方法,提出了检测系统的硬件组成,对检测到的谷物害虫图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域,自动提取静态仓储物害虫图像的数理统计特征、纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法。试验结果表明,该方法可为谷物害虫的计算机自动模式识别(快速分类)提供稳定的特征参数值,有效提高了识别率,为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新途径。     

粮食物流跟踪系统关键技术

较为详细地介绍了基于GIS的粮食物流配送系统的核心技术,对GIS引入到粮食物流做了介绍,对粮食物流配送网络拓扑图的构建进行了阐述,并对GIS显示技术进行分析。     

一种面向储粮微环境的GPSO改进算法研究

粮食作为一种特殊及复杂的生命体,储藏粮堆内部微环境的变化规律异常复杂,准确掌握粮堆内部温度场的变化是个难题。本研究通过对粒子群算法惯性权重和目标函数的修改,提出一种面向储粮微环境的GPSO改进算法,结果表明,改进算法在粒子分布较为分散时,使得粒子群收敛速度较快,迭代曲线平稳,全局搜索能力强。在粒子分布较为密集时粒子的速度较为缓慢,其局部寻优能力强。该算法与其他算法对比分析,表明对储粮温度预测具有良好的结果,预测的拟合程度很高。