發(fā)布時(shí)間：2020-05-21 07:46

【摘要】：準(zhǔn)確掌握糧倉儲糧數(shù)量是保障我國糧食數(shù)量安全的必要前提,而傳統(tǒng)計(jì)量方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,建立高效、準(zhǔn)確的糧倉儲糧數(shù)量檢測系統(tǒng)具有重要意義。本文建立基于Janssen原理的指數(shù)關(guān)系儲糧數(shù)量檢測模型,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建基于指數(shù)關(guān)系項(xiàng)的深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),降低檢測系統(tǒng)的誤差,使其可以實(shí)時(shí)有效地檢測糧倉儲糧數(shù)量,并保證其精度高于97%。主要研究內(nèi)容為:1、研究了糧倉底面壓強(qiáng)對內(nèi)圈傳感器均值的近似指數(shù)關(guān)系及糧倉側(cè)面壓強(qiáng)對外圈傳感器的近似指數(shù)關(guān)系,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于指數(shù)關(guān)系估計(jì)的Janssen原理檢測模型,給出了需要優(yōu)化的相應(yīng)模型參數(shù)。2、提出了一種模型建模數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,選中間若干值求得均值以及傳感器輸出值標(biāo)準(zhǔn)差,并對內(nèi)外圈傳感器創(chuàng)建一個(gè)傳感器點(diǎn)去除閾值系數(shù)和一個(gè)傳感器偏移系數(shù),構(gòu)成一個(gè)四者間的關(guān)系模型,通過采用Keras框架構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了傳感器數(shù)據(jù)值評判標(biāo)準(zhǔn),通過篩選條件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)值篩選。3、提出了一種模型參數(shù)分步尋優(yōu)方法,進(jìn)而給出了DBNs-DNN網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方法。所提出的方法將指數(shù)模型轉(zhuǎn)變成關(guān)于a_i(i=0,1,2,3)指數(shù)參數(shù)的線性關(guān)系,采用LinearRegression擬合線性回歸模型進(jìn)行線性擬合,使用curve_fit對指數(shù)關(guān)系參數(shù)kp,kb,kf擬合求得最優(yōu)解。通過將深度置信網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,以指數(shù)關(guān)系模型中指數(shù)關(guān)系項(xiàng)作為輸入項(xiàng),構(gòu)建一個(gè)多層DBNs-DNN網(wǎng)絡(luò)對糧倉儲糧數(shù)量進(jìn)行預(yù)測。并且實(shí)驗(yàn)證明,DBNs-DNN預(yù)測結(jié)果優(yōu)于單獨(dú)的DBNs網(wǎng)絡(luò)或者DNN網(wǎng)絡(luò)。4、設(shè)計(jì)并優(yōu)化了糧倉儲糧重量檢測系統(tǒng),包括檢測模塊、模型模塊、設(shè)置模塊、布置模塊、查詢模塊等,實(shí)際應(yīng)用表明所開發(fā)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)有效地檢測糧倉儲糧數(shù)量。
【圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，，廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[23]。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是通過加權(quán)、求和以及平移求得最終結(jié)果(如圖 1)。

( )hZ 于有連接而RBM 內(nèi)部卻是無連接的，在深必然獨(dú)立，一定條件下，第 j個(gè)隱藏層單元( 1| ) ( )j j i ijiP h v b vW經(jīng)元，其更新的準(zhǔn)則就是：當(dāng) j的值大于值不大于這些隨機(jī)值，神經(jīng)元jh 更新為 0。元的激活概率：( 1| ) ( )j i i ij jjP v h a W hgmoid 函數(shù)[27]，具體含義為1( )1 exp( x
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S379;TP183;TP212

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2673945