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[期刊] 林业科学
[作者]
王立海 徐华东 邢涛 倪松远
近几十年,木材无损检测一直是中外学者研究的热点,学者也一直不断地探索新的更适合于木材检测的方法(王立海等,2001;戚大伟等,2006;Ross et al.,1994)。近年来,模态分析技术由于其在桥梁损伤、机械故障等领域的成功应用(刘春城等,2009;Cornwell et al.,1999;Ratcliffe,2000),这一技术也逐渐被引入到木材检测领域中。然而,通过试验模态分析技术获取的固有频率等模态参数,其本身并不能直观地对木材缺陷进行定量识别,因此需
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王立海 杨慧敏
为了实现对木材孔洞缺陷的定量检测,在室内常温下,用RSM-SY5非金属超声波检测仪对50个孔洞缺陷的色木试件进行透射检测.通过对超声检测信号的小波变换特征分析,得到32个从低频到高频的小波包系数,提取其各频带内信号的能量变化量,构造一个32维特征向量,作为BP神经网络的输入参数,最后将这些特征输入神经网络进行训练和识别.结果表明:色木孔洞大小的总识别率达到88%;网络仿真的输出结果和目标输出做线性回归分析,得到的相关系数在0.8~0.9之间,训练结果比较理想.
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘龙 付美章 王树才
根据皮蛋蛋壳的声学特性,采用小波变换和BP神经网络相结合的处理方法,对皮蛋进行破损检测。首先对采集到的声音信号进行6层小波分解,计算每层分解信号的小波能量谱,构造小波能量谱分布的特征向量,然后将其作为神经网络的输入向量,基于MATLAB创建了网络结构为6-20-2的BP神经网络。检测结果表明,该方法对好壳皮蛋的识别率为88.5%,对损壳皮蛋的识别率为83.3%。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王伟 宗望远 吴文福 孙少杰 孙永华
采用2-6-1拓扑结构的BP神经网络,运用容阻脉冲转换、智能现场总线等技术,设计了能进行水分的非线性校正和温度补偿的便携式棉花水分检测装置。检测结果表明:经过BP神经网络校正和补偿后,在-20～50℃温度范围内,棉花水分在5%～15%时,测量误差小于±0.4%;棉花水分在15%～25%时测量误差小于±0.5%。该检测装置在很大程度上消除了温度变化对水分测量值的影响,提高了检测信号的抗干扰能力,满足了棉花水分智能检测的要求。
关键词：
BP神经网络 棉花 水分 检测
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陈勇平 郭文静 唐启恒
【目的】开展木材内部孔洞的雷达检测研究，探讨该检测手段下孔洞成像的准度和精度，实现木材内部孔洞的雷达快速识别和定量表征。【方法】以古建筑木结构常用的马尾松Pinus massoniana木材和杉木Cunninghamia lanceolata木材为研究对象，采取人工模拟的方法在木段端部制作异型孔洞，并利用雷达扫描仪对带孔木段进行检测，比较分析直观成像技术与希尔伯特积算法、单路径数据提取合成以及成像轮廓多参数校正等处理方法之间的差异，提出基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与可行的修正方法。【结果】利用雷达无损检测技术可以对马尾松和杉木木材内部孔洞的存在进行快速识别，但其直观成像技术在定量评估方面误差较大，需进行相关的数据处理和修正；未经修正的雷达图像其预估孔洞面积小于实际孔洞面积，通过希尔伯特积算法演算或介电常数修正的雷达图像其预估孔洞面积与实际孔洞面积仍存在一定的误差；木材边缘与孔洞边缘的距离应按s_(3c)=(s_r-a)k_1k_2进行修正，即实际应用中根据树种和含水率所得到的介电常数仅为多参数校正中的一个因素；无论是否进行数据处理和修正，雷达检测难以准确识别孔洞的具体形状，应开展进一步研究。【结论】该雷达检测及修正方法应用于木材内部孔洞探测，综合树种和含水率数值，可确保孔洞面积识别误差小于30%。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
潘磊庆 屠康 刘明 詹歌 邹秀容
为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性,建立了声学敲击检测鸡蛋裂纹的装置,采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号。提取了4个特征频率、偏斜度平均值和峰度平均值共6个特征参数,并作为神经网络的输入量,创建了基于MATLAB的结构为6-15-2的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。检测结果显示:对蛋壳受各种程度破坏后的鸡蛋判别精度可达92%以上,对蛋壳完整的鸡蛋判别精度达到96%,对鸡蛋总体的判别精度可达94%。
关键词：
鸡蛋裂纹 声学响应 BP神经网络 检测
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋慧灵 白嘎力 周郑 邓青 腾杰 张越 周亮 周正青
串联故障电弧因多样性、相似性和隐蔽性而难以被检测,容易引发故障电弧保护装置误报和漏报。采用一维空洞卷积神经网络(one-dimensional dilated convolutional neural network, 1D-DCNN)提取以高采样率采集的故障电弧电流特征,引入扩展型指数线性单元(scaled exponential linear unit, Se LU)激活函数和残差连接解决梯度消失和网络退化问题,并结合平均集成学习和Softmax多分类器建立故障电弧检测模型。实验结果表明:所提方法对单负载和混合负载故障电弧的检测准确率达99.67%,相应负载识别准确率达99.95%,总体预测结果准确率达99.62%,优于传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),满足故障电弧检测要求,有助于串联故障电弧检测和负载识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
朱晓冬 曹军 王逢瑚 孙建平
The effects of the occurrence and position of knots on modal parameter of Larix gmelinii was studied in this paper. The vibration signals are decomposed by wavelet package. The main results are as follows:the component of high frequency of sample with knot was higher than that of sample without knot...
关键词：
模态分析 无损检测 小波包分析 共振频率
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
王建军 刘乐姗 李子坤
针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。
关键词：
入侵检测 卷积神经网络 协议分层
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
胡雄武 张平松 于仲
为尝试应用直流电法CT技术检测林木内部孔洞的结构特征,以含有明显孔洞的梧桐树为试验对象。针对该孔洞实际分布特征,分别布置1号无孔洞和2～5号有孔洞截面,测试时在每个截面表层布置48个铜电极,利用并行电法仪器采集全场电位,获得34592电场射线数,将射线数据绑定发射接收电极坐标,进行电阻率反演,进一步获得测试断面电阻率分布图。结果表明:孔洞区域电阻率值比正常树干电阻率值大2倍,反演图像清晰,孔洞大小、形态响应特征显著。因此,直流电CT技术可以作为检测林木内部孔洞结构特征的一种有效方法。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张鑫 张德贤 徐路路 张苗
[目的]为满足国家对全国储粮数量在线检测的迫切需求,提出了一种基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测方法。[方法]通过在粮仓底部布置若干压力传感器的方法获取粮仓底部所受压强值,并以分次进粮方法,分别记录所受压强值。通过R语言平台构建不同层次的深度神经网络结构并利用对数据集的学习得出检测模型,根据检测精度选择出最佳检测模型结构。通过最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测实验。[结果]试验仓检测平均误差约为1.88%,通州实仓检测平均误差约为0.02%,齐河实仓检测平均误差约为0.08%。[结论]基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测模型精度高,可用性强,为粮仓储粮数量的检测提供了一种新方法。
[期刊] 物流技术
[作者]
姚志英 王成林 姚滢滢
设计了一种物品检测深度卷积神经网络,应用于物流分拣传输过程中物品检测。分析了深度卷积神经网络的结构及其在图像特征提取和信息降维方面的作用;设计了由卷积层、池化层、激活函数层和全连接网络层组成的物品检测深度卷积神经网络;构建了由300幅图像和标注结果组成的样本库,抽取60%的样本作为网络训练样本集,其余40%样本平均分成两组,其中一组作为网络训练过程中验证样本,另一组作为对训练好网络进行性能验证的测试样本;在设定网络参数的基础上进行网络的训练和测试;通过分析网络训练过程中各层的输出,发现所设计的网络可以很好地实现图像中所含物品特征的检测;网络训练过程验证精度可达100%,测试正确率可达98.33%。由此可知深度卷积神经网络性能良好,可用于物流分拣生产中的物品检测。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
曹乐平 温芝元 陈理渊
【目的】研究涟红温州蜜柑pH的机器视觉检测及影响检测精度的因素。【方法】对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和差值法去图像背景,用色调H和饱和度S为输入,建立小波神经网络柑橘pH预测模型,无损检测柑橘pH。【结果】30个测试样本的检测结果表明,预测偏差最大值为9.95%、偏差最小值为-3.6%、平均偏差为0.8%、标准偏差为2.95%,pH±0.1精度内的正确识别率为80%,pH±0.2精度内的正确识别率为93.33%。【结论】涟红温州蜜柑pH与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉检测其pH。但进一步提高预测精度,首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响...
关键词：
柑橘 pH 小波神经网络 图像处理
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
周雅婷 许童羽 陈春玲 周云成 姜美羲
为解决肉牛采食行为识别问题，利用集陀螺加速度计和蓝牙模块为一体的传感器节点采集肉牛的行为姿态数据并通过蓝牙轮询组网模式将数据无线传输到ＰＣ上位机，进行实时显示，对采集的肉牛行为数据进行分析，进而识别肉牛采食行为。选用４０头健康处于育肥期的西门塔尔肉牛样本（体重约３８５ｋｇ，舍饲，每天饲喂２次，可自由饮水），分为２组，其中３０头为试验组，用松紧带在肉牛颞窝部位佩戴传感器节点；另外１０头为对照组，不佩戴传感器，用于比较肉牛是否因佩戴节点而有异常反应。同时在肉牛限位栏的前方安装监控摄像头，记录肉牛的行为信息，以作为后期数据处理依据。试验记录的原始数据包括Ｘ、Ｙ、Ｚ三个轴的加速度、角度以及角速度的九个．．．
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