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基于英文关键词句匹配的智能播种技术研究

发布时间:2024-02-16 02:08
  播种机在播种过程中普遍存在漏播、重播及堵塞等情况,因此播种机的质量监测是非常重要的。为此,将播种机智能化监测和反馈调节系统引入到了播种机的设计上,并根据英语关键词句匹配原理提出了基于故障匹配反馈调节的播种机智能化控制系统。为了验证系统的可行性,采用神经网络算法和故障匹配方法对播种机控制系统进行了设计,并对播种性能进行了测试。测试结果表明:相比其他系统,本系统的监测精度较高,与人工监测结果基本吻合;从播种情况来看,具有更低的漏播率和重播率,播种精度较高,可以满足精密播种机的设计需求。

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

图1匹配关系示意图

图1匹配关系示意图

根据关键词句匹配方式原理,播种机利用传感器对播种信息进行采集后可以进行故障识别,然后将故障信息反馈给处理器,处理器根据反馈信息对播种间隔时间进行调节,再进行重播率、漏播率和播种机其他故障等进行监测。在进行故障识别时,为了提高故障的匹配准确性,可以引入智能化学习算法(如神经网络算法....


图2基于匹配方法的智能播种机设计流程

图2基于匹配方法的智能播种机设计流程

图1匹配关系示意图2播种机播种质量监测和故障智能匹配


图3基于神经网络的智能化识别

图3基于神经网络的智能化识别

如图3所示,为了实现故障的智能化匹配和快速识别,引入了神经网络算法,通过对样本数据进行不断的训练,提高故障的识别效率和精度。人工神经网络是利用生物学原理,将神经元细胞进行抽象,建立控制模型,通过对原始样本数据的不断训练,调整神经网络输入层、中间层和输出层的数据,达到降低误差的功能....


图4人工神经元模型

图4人工神经元模型

图3基于神经网络的智能化识别与生物学的神经细胞工作原理类似,人工神经网络可以对数据的输入值进行处理,得到合理的输出数值。假设播种机故障匹配的模式有m个,其数学表达式为



本文编号:3900637

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