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题名基于KNN神经网络的无人机作业操控系统研究
被引量：1
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作者
夏晶晶
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机构
河南牧业经济学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2024年第7期183-187,共5页
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基金
河南省自然科学基金项目(202300410189)。
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文摘
为进一步提升我国农业植保无人机的精准作业效率,针对其操控系统展开优化研究。选定KNN神经网络算法为执行理念,以无人机作业控制原理为基础,搭建正确的过程参数动态计算模型,进行操控系统的算法实现与调控配置,并展开基于KNN神经网络的无人机喷施作业试验。试验结果表明:KNN神经网络算法下的无人机操控系统运行稳定,过程参数的分类准确率相对提高了8.00%,目标喷施流量与试验喷施流量的偏差率相对降低了5.71%,农药喷施均匀度可提升至94.75%,整机作业综合效率明显提升。此设计理念以计算机智能数据处理为出发点,对无人机的高效率全面发挥有一定的推动作用,可用于类似智能农机装备的控制系统改进与开发,具有一定的参考价值。
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关键词
无人机
操控系统
神经网络算法
分类准确率
喷施均匀度
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Keywords
UAV
control system
neural network algorithm
classification accuracy
uniformity of spraying
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分类号
S252
[农业科学—农业机械化工程]
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