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基于BP神经网络的整株秸秆还田装置多目标参数优化——以1ZT-210还田机为例
1
作者
董志贵
张庆柱
+1 位作者
刘理
杨天一
《农机化研究》
北大核心
2025年第7期52-58,共7页
为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素...
为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素,以及还田机作业功耗和秸秆还田率为影响指标,以二次正交旋转组合试验数据为训练样本,获得作业功耗和秸秆还田率与影响因素的BP神经网络模型。最佳参数组合:机具前进速度1.20 km/h、刀辊转速225 r/min时,还田装置的作业功耗最小值为12.43 kW,秸秆还田率最大值为93.25%;试验条件下还田机最小作业功耗优于回归分析法所得最小功耗14.32 kW,秸秆还田率优于回归分析法所得最大还田率93.14%。以BP神经网络优化结果进行验证试验,测得作业功耗为12.68 kW,与BP神经网络优化结果绝对误差为0.25 kW,相对误差为2.01%;秸秆还田率为93.13%,与BP神经网络优化结果绝对误差为-0.12%,相对误差为0.13%。试验结果表明:该优化方法实用性强,拟合精度高,优化结果准确稳定,为解决农业工程领域中类似优化问题提供了一种新方法。
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关键词
整株秸秆
还田装置
BP神经网络
参数优化
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职称材料
人工智能赋能残障人士生活方式的探讨
2
作者
王佳琪
《数字技术与应用》
2024年第8期7-9,共3页
本文探讨了人工智能对残障人士生活方式的积极影响和显著效果。通过列举一些典型的应用,如眼动追踪、神经网络算法和物联网传感器等一系列技术来佐证人工智能对有视觉障碍和听觉障碍的残障人士的重要辅助作用。此外,本文还从社交互动、...
本文探讨了人工智能对残障人士生活方式的积极影响和显著效果。通过列举一些典型的应用,如眼动追踪、神经网络算法和物联网传感器等一系列技术来佐证人工智能对有视觉障碍和听觉障碍的残障人士的重要辅助作用。此外,本文还从社交互动、独立生活、出行无障碍、医疗服务等方面分别阐述了人工智能是如何通过这些辅助应用来改善残障人士的生活质量,使其能够恢复正常的工作和生活,同时也探讨了人工智能应用在这一过程中所存在的一些局限性和挑战。总体来说,人工智能为残障人士的生活提供了更多的便利和机会,但仍需要进一步的研究和改进来解决潜在的问题。希望通过本文的研究和分析,能够进一步推动人工智能技术在改善残障人士生活方式方面的应用和发展,为他们提供更多的支持和帮助,实现社会的包容和共享。
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关键词
人工智能
神经网络算法
残障人士
眼动追踪
听觉障碍
辅助应用
生活方式方面
视觉障碍
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职称材料
题名
基于BP神经网络的整株秸秆还田装置多目标参数优化——以1ZT-210还田机为例
1
作者
董志贵
张庆柱
刘理
杨天一
机构
辽宁科技学院电子与信息工程学院
黑龙江省农业机械
工程
科学研究院
出处
《农机化研究》
北大核心
2025年第7期52-58,共7页
基金
辽宁省自然科学基金项目(2021-MS-078)
辽宁省教育厅基本科研(面上)项目(LJKMZ20221691)
+1 种基金
辽宁科技学院先锋科研创新团队项目(XKT202306)
辽宁科技学院博士启动基金项目(2307B06)。
文摘
为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素,以及还田机作业功耗和秸秆还田率为影响指标,以二次正交旋转组合试验数据为训练样本,获得作业功耗和秸秆还田率与影响因素的BP神经网络模型。最佳参数组合:机具前进速度1.20 km/h、刀辊转速225 r/min时,还田装置的作业功耗最小值为12.43 kW,秸秆还田率最大值为93.25%;试验条件下还田机最小作业功耗优于回归分析法所得最小功耗14.32 kW,秸秆还田率优于回归分析法所得最大还田率93.14%。以BP神经网络优化结果进行验证试验,测得作业功耗为12.68 kW,与BP神经网络优化结果绝对误差为0.25 kW,相对误差为2.01%;秸秆还田率为93.13%,与BP神经网络优化结果绝对误差为-0.12%,相对误差为0.13%。试验结果表明:该优化方法实用性强,拟合精度高,优化结果准确稳定,为解决农业工程领域中类似优化问题提供了一种新方法。
关键词
整株秸秆
还田装置
BP神经网络
参数优化
Keywords
whole-straw
returning device
BP neural network
parameter optimization
分类号
S224.9 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
人工智能赋能残障人士生活方式的探讨
2
作者
王佳琪
机构
辽宁科技学院电子与信息工程学院
出处
《数字技术与应用》
2024年第8期7-9,共3页
文摘
本文探讨了人工智能对残障人士生活方式的积极影响和显著效果。通过列举一些典型的应用,如眼动追踪、神经网络算法和物联网传感器等一系列技术来佐证人工智能对有视觉障碍和听觉障碍的残障人士的重要辅助作用。此外,本文还从社交互动、独立生活、出行无障碍、医疗服务等方面分别阐述了人工智能是如何通过这些辅助应用来改善残障人士的生活质量,使其能够恢复正常的工作和生活,同时也探讨了人工智能应用在这一过程中所存在的一些局限性和挑战。总体来说,人工智能为残障人士的生活提供了更多的便利和机会,但仍需要进一步的研究和改进来解决潜在的问题。希望通过本文的研究和分析,能够进一步推动人工智能技术在改善残障人士生活方式方面的应用和发展,为他们提供更多的支持和帮助,实现社会的包容和共享。
关键词
人工智能
神经网络算法
残障人士
眼动追踪
听觉障碍
辅助应用
生活方式方面
视觉障碍
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的整株秸秆还田装置多目标参数优化——以1ZT-210还田机为例
董志贵
张庆柱
刘理
杨天一
《农机化研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
人工智能赋能残障人士生活方式的探讨
王佳琪
《数字技术与应用》
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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