您的位置: 专家智库 > >

浙江省自然科学基金(RC02067)

作品数:21 被引量:634H指数:14
相关作者:何勇方慧鲍一丹俞海红李增芳更多>>
相关机构:浙江大学浙江大学城市学院更多>>
发文基金:浙江省自然科学基金国家自然科学基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术机械工程动力工程及工程热物理更多>>

文献类型

  • 21篇中文期刊文章

领域

  • 14篇农业科学
  • 8篇自动化与计算...
  • 3篇机械工程
  • 2篇动力工程及工...
  • 1篇天文地球
  • 1篇电气工程
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇理学

主题

  • 8篇神经网
  • 8篇神经网络
  • 8篇网络
  • 5篇GPS
  • 4篇虚拟仪器
  • 4篇人工神经
  • 4篇人工神经网络
  • 4篇主成分
  • 4篇主成分分析
  • 4篇工神经网络
  • 4篇人工神经网
  • 3篇土壤
  • 3篇近红外
  • 3篇近红外光
  • 3篇近红外光谱
  • 3篇光谱
  • 3篇红外
  • 3篇红外光
  • 3篇红外光谱
  • 2篇信息系统

机构

  • 21篇浙江大学
  • 1篇浙江大学城市...

作者

  • 20篇何勇
  • 4篇方慧
  • 4篇俞海红
  • 4篇鲍一丹
  • 3篇李增芳
  • 2篇王立大
  • 2篇裘正军
  • 2篇吴燕萍
  • 2篇葛晓锋
  • 2篇李晓丽
  • 2篇黄敏
  • 2篇宋海燕
  • 1篇蔡建平
  • 1篇楼程富
  • 1篇项利国
  • 1篇张后勇
  • 1篇陈素珊
  • 1篇周伟军
  • 1篇邵咏妮
  • 1篇冯雷

传媒

  • 7篇农业工程学报
  • 4篇浙江大学学报...
  • 3篇系统工程理论...
  • 3篇农业机械学报
  • 3篇光谱学与光谱...
  • 1篇红外与毫米波...

年份

  • 6篇2006
  • 6篇2005
  • 9篇2004
21 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究被引量:163
2006年
提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98%,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测。对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法。
何勇李晓丽邵咏妮
关键词:近红外光谱苹果主成分分析人工神经网络聚类
GPS定位试验及提高定位精度的方法研究被引量:14
2004年
对3种不同的4个GPS接收机进行了定位试验,主要包括单点静态定位试验和动态测量面积的试验.经过一系列的数据分析和处理,分别得到了3种典型的GPS接收机在这2种试验条件下的定位精度及排序,并且采用算术平均值法对最佳测量次数进行了研究,提高了GPS单点静态定位的精度.提出了在数据处理中加入控制点的方法,提高了GPS动态测量面积的定位精度.
俞海红陈素珊何勇
关键词:GPS
基于神经网络的作物营养诊断专家系统被引量:29
2005年
针对传统专家系统自学习能力差的缺点,设计了基于神经网络的作物营养诊断专家系统。收集了小麦缺素时的田间宏观表现、叶部、茎部、果实症状及引起缺素的原因,由专家进行诊断,将其在诊断过程中输入的可信度值和结论作为神经网络的输入神经元和输出神经元。在PC机上经过神经网络学习产生的学习结果存入永久性存储器中作为系统知识库的一部分,然后采用MCS-51C进行设计,在单片机上实现了整个系统的诊断功能。通过田间试验表明该系统充分模仿了专家现场诊断的功能,大大提高了诊断效率。
何勇宋海燕
关键词:专家系统神经网络小麦
基于粗糙集与BP神经网络的发动机故障诊断模型被引量:27
2005年
结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的发动机失火故障诊断模型。通过对EQ6102型发动机的实际试验表明,模型简化了网络训练样本,优化了神经网络结构,提高了系统运行效率。
李增芳何勇
关键词:发动机故障诊断粗糙集神经网络
基于主成分分析和集成神经网络的发动机故障诊断模型研究被引量:26
2006年
针对发动机废气排放参数和故障之间复杂的非线性关系,提出了一种基于主成分分析和集成神经网络技术的发动机故障诊断分析模型。该模型首先运用主成分分析方法降低故障诊断样本的输入维数,然后按发动机不同运转状态将样本分组,并用于子网络训练;故障诊断时,各子网络分别诊断出相应的结果,最后采用投票法融合各输出结果。试验结果表明,这种模型能有效简化训练样本和样本属性参数,优化网络结构,其诊断精度及学习能力优于单一神经网络诊断模型,能较好地解决网络规模大、训练速度慢、诊断精度低等缺点。
李增芳何勇宋海燕
关键词:发动机故障诊断集成神经网络主成分分析数据融合
基于虚拟仪器技术的土壤电导率测量仪器研究被引量:6
2004年
该文针对传统土壤电导率测量仪器准确性低、实时性差等问题,根据土壤电导率的测量原理,采用NI公司的虚拟仪器开发平台LabVIEW和数据采集卡,采集土壤温度和电导率等参数,设计了一种土壤电导率测量仪器,通过简单的操作便可测量不同温度下的土壤电导率,并实现数据的显示、保存、打印和网络传输等功能。该仪器利用温度校正方法消除温度变化给电导率带来的测量误差,对氧化钾标准溶液电导率的测试结果表明,该仪器具有较高的测量精度,可以广泛应用于土壤电导率的测量中。该研究为多参数的正确测试提供了一种简便的方法。
何勇林丽兰俞海红
关键词:虚拟仪器土壤电导率测量仪器温度校正
应用近红外光谱快速鉴别酸奶品种的研究被引量:55
2006年
提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法。首先应用光谱仪获得5种典型酸奶品种的光谱曲线,用主成分分析法对5种酸奶品种进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98.96%,前7个主成分的累积可信度达到99.97%。以每一个样品的前7个主成分作为神经网络的输入,品种类型作为神经网络的输出,建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各27个样本,5个品种共135个样本用来建立神经网络模型,余下每个品种各5个共25个用于预测。建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为100%。说明该方法能快速无损的检测酸奶品种,为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法。
何勇冯水娟李晓丽裘正军
关键词:近红外光谱酸奶主成分分析人工神经网络
基于掌上电脑的农田信息快速采集与处理系统的研究被引量:27
2004年
为了解决精细农业中空间信息及属性信息的快速获取与分析处理问题,提出并实现了基于掌上电脑的农田信息快速采集与实时处理系统。分析了具体实现系统功能的若干关键技术,如地理信息系统(GIS)、空间索引、WindowsCE数据库技术、采样控制等因硬件环境的不同而产生的问题及相应的解决方案,又针对农场环境下的特殊性,提出并实现了一个面向对象的农场模型,以便于更好的描述农场环境及更方便的确定采样方案。作为一种实时系统,该系统可结合全球定位系统(GPS)和各种传感器,快速地测量和分析农田信息。应用该系统对两种GPS(Ag132与MAP330)进行了精度比较试验,快速而方便地证实了Ag132有更好的精确性与稳定性,更适于农业生产要求。试验的过程与结果也间接表明了该系统具有较好的实用性,为精细农业田间信息快速采集和处理设备的研制与开发奠定了基础。
方慧何勇
关键词:农田信息采集掌上电脑存取方法GISGPS
水稻叶水势与不同水分处理定量关系研究被引量:25
2005年
研究了不同水分处理对水稻各生长发育时期的影响,确立了水稻叶水势与不同水分处理之间的变化规律与相关关系,并在不同水分条件下水稻叶水势动态变化特征的基础上,建立了温度、光照、水分与叶水势的定量关系及各不同生长发育时期的叶水势变化规律.通过这些量化关系可以与实测叶水势相结合,实现较快地得到水稻叶水势的值,从而判定其是否出现了水分亏缺,以利于及时准确地对水稻进行灌溉.与此同时,得出了两个品种水稻(中9B,金早47)在主要生育期用于判断水分亏缺状况的临界叶水势值,为水稻的节水灌溉提了依据.
邓勋飞张后勇何勇徐林娟
关键词:水稻叶水势水分处理环境因子
基于可见—近红外光谱技术的家蚕蚕种鉴别方法的研究被引量:20
2006年
提出了一种结合主成分分析和人工神经网络技术的可见-红外光谱家蚕蚕种快速鉴别新方法.主成分分析法用于家蚕蚕种品种的聚类分析及主成分的提取.从主成分1和2对所有建模样本的得分图可以看出,主成分分析法对不同种类家蚕蚕种具有较好的聚类作用,可以定性分析家蚕蚕种品种.提取了6个能解释原始光谱的大部分信息的主成分,作为BP神经网络的输入,建立了三层BP人工神经网络模型.选取了4个典型的家蚕蚕种品种,共120个样本,其中随机选取了100样本用来建立神经网络品种鉴别模型,对未知的20个样本进行预测,结果表明,品种识别准确率达到100%.说明该方法具有很好的分类和鉴别作用,为家蚕蚕种的品种鉴别提供了一种新的途径.
黄敏何勇黄凌霞楼程富
关键词:近红外光谱蚕种主成分分析人工神经网络
共3页<123>
聚类工具0