【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)計量方法費時費力,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)進行預(yù)處理,構(gòu)建基于指數(shù)關(guān)系項的深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),降低檢測系統(tǒng)的誤差,使其可以實時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)建一個傳感器點去除閾值系數(shù)和一個傳感器偏移系數(shù),構(gòu)成一個四者間的關(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)系項作為輸入項,構(gòu)建一個多層DBNs-DNN網(wǎng)絡(luò)對糧倉儲糧數(shù)量進行預(yù)測。并且實驗證明,DBNs-DNN預(yù)測結(jié)果優(yōu)于單獨的DBNs網(wǎng)絡(luò)或者DNN網(wǎng)絡(luò)。4、設(shè)計并優(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,實際應(yīng)用表明所開發(fā)系統(tǒng)可以實時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，在深必然獨立，一定條件下，第 j個隱藏層單元( 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】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張德賢;楊鐵軍;傅洪亮;樊超;張元;;糧倉儲糧數(shù)量在線檢測模型[J];自動化學(xué)報;2014年10期

2 張新新;張元;廉飛宇;;儲糧數(shù)量的電磁波探測技術(shù)研究[J];電腦知識與技術(shù);2014年10期

3 程國強;朱滿德;;中國糧食宏觀調(diào)控的現(xiàn)實狀態(tài)與政策框架[J];改革;2013年01期

4 朱鐵軍;施艷舞;孟凡剛;胡韜綱;王彥全;李恩普;鄭廣濱;;激光掃描技術(shù)測量糧堆體積試驗[J];糧食科技與經(jīng)濟;2012年04期

5 宋鋒;羅菊;;散裝稻谷實物清查應(yīng)用方法探析[J];糧食流通技術(shù);2010年05期

6 李冬巖;張興昌;高照良;郭寶安;;試論我國糧食安全問題及對策[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2009年04期

7 李海軍;徐鳳生;張建臣;;基于雙目視覺自動識別系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J];長春理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年03期

8 曹鵬舉;高燕;許平勇;沈傳平;;一種裝載機自動稱重方法[J];空軍雷達學(xué)院學(xué)報;2006年03期

9 樊勇,虞啟凱,王開和;動態(tài)測量結(jié)合定量控制的一種稱量方法[J];天津輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報;2003年03期

10 翟永杰,韓璞,王東風(fēng),王國鵬;基于損失函數(shù)的SVM算法及其在輕微故障診斷中的應(yīng)用[J];中國電機工程學(xué)報;2003年09期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 劉世界;基于三維力傳感器的糧倉儲糧數(shù)量檢測系統(tǒng)研究[D];河南工業(yè)大學(xué);2018年

2 張建華;基于深度學(xué)習(xí)的語音識別應(yīng)用研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

3 侯飛;基于Copula理論的金融市場相關(guān)性分析[D];山東科技大學(xué);2011年

4 江小輝;袋裝糧食儲備智能監(jiān)管與稽核系統(tǒng)技術(shù)研究[D];重慶交通大學(xué);2008年

本文編號：2673945