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基于BP神经网络的猪舍有害气体定量检测模型研究

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【作者】 俞守华张洁芳区晶莹

【Author】 YU Shou-hua et al(College of Informatics,South China Agricultural University,Guangzhou,Guangdong 510642)

【机构】 华南农业大学信息学院华南农业大学公共管理学院

【摘要】 为寻找适合猪舍混合有害气体浓度识别的神经网络模型,建立了基于误差反向传播(BP)神经网络的猪舍有害气体定量检测模型,分别使用trainbr函数、traingdm函数及trainlm函数训练该神经网络,对有害氨气和硫化氢组成的混合气体浓度进行识别,并利用MATLAB软件的神经网络工具箱进行仿真。结果表明,采用trainbr函数训练的网络对该混合气体的平均识别精度高,速度较快,对噪声不敏感,适合猪舍有害气体的浓度识别。这为猪舍有害气体智能化监控提供了参考依据。

【关键词】 BP神经网络猪舍气体定量检测
【基金】 广东省科技计划攻关项目(2007A020300010-7);华南农业大学校长基金(2007X024)
【所属期刊栏目】 其他 (2009年23期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.23.162
  • 【分类号】S828;TP183
  • 【被引频次】10
  • 【下载频次】237
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