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基于径向基神经网络的储粮通风智能决策研究 被引量:2

Grain storage ventilation intelligent decision based on radial basis function neural network
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摘要 仓储通风技术的不断发展可以为储粮的安全提供更好的保障。针对现今机械通风中存在的通风决策问题,在研究了径向基函数神经网络的基础上,提出了一种基于径向基神经网络的储粮通风智能决策模型。以山西省洪洞储备粮直属库的仓储通风进行实例分析,实验和测试结果表明,径向基神经网络输出的通风决策结果和通风专家对通风模式的决策结果有很好的符合度,该模型具有很好的泛化能力,可为仓储通风决策提供一种新的解决方案。 The development of storage ventilation technology can provide a better protection for the security of grain storing. Aiming at the existing problems of toda~/s mechanical ventilation,we proposed a kind of intelligent decision model of grain stor- age ventilation based on radial basis function (RBF) neural network. Taking the grain storage ventilation of Shanxi Hongdong grain reserve depot as an example for analysis, experiment and test results showed that ventilation decision results output by RBF neural network had a good conformity with the decision results on the ventilation mode by the experts. The model had good generalization ability and provided a new solution for storage ventilation decision.
出处 《粮食与饲料工业》 CAS 北大核心 2014年第9期12-15,共4页 Cereal & Feed Industry
基金 国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA101608) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14B413011)
关键词 储粮 机械通风 智能决策 径向基神经网络 最近邻聚类算法 最小均方误差算法 grain storage artificial ventilation intelligent decisionl radial basis function neural network nearest neighbor-clustering algorithm~ LMS algorithm
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