小麦在储藏阶段由于各种灾害导致损失巨大，并降低了面粉质量，及时检测并分离小麦的受损颗粒迫在眉睫。文章以提取4类小麦碰撞声信号为基础，使用数字信号处理方法对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒及发芽粒的碰撞声信号提取有效特征，最后利用BP神经网络进行分类，对于3类小麦类型的识别取得了较好的识别率。应用结果表明BP神经网络能够较好地实现区分受损小麦颗粒与完好小麦颗粒。
标签： BP神经网络 声信号 分类
上传时间： 2014-12-29
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基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题，神经网络方面的论文
标签： BP神经网络 特征 图像
上传时间： 2013-12-13
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针对面粉加工业对小麦硬度精密检测的需要，提出了基于ARM的小麦硬度检测控制器的设计方案。为提高系统的实时性和控制精度，对小麦硬度检测的任务进行了合理分解。根据系统功能，对控制器的各个部分进行了模块化设计，分别介绍了功能模块的实现和各个模块的通信方式及伺服电机控制方法的实现。经测试小麦硬度检测控制器的成本低、携带方便、稳定性好，应用前景广阔。
标签： ARM 硬度检测 控制器
上传时间： 2013-11-12
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专家新系统，小麦病情诊断！C++编程，连接数据库
标签： 家
上传时间： 2014-01-17
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