【摘 要】
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为确保双级振动精密排种器工作时在充种均匀的前提下实现连续播种,设计智能定量供种系统。为提高定量供种精度,基于BP神经网络对勺式外槽轮供种装置建立定量供种预测模型,建
【机 构】
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佳木斯大学机械工程学院,玉林师范学院物理科学与工程技术学院,佳木斯大学后勤管理处,天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室
【基金项目】
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黑龙江省高校科技成果产业化前期研发培育项目(1253CGZH06)
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为确保双级振动精密排种器工作时在充种均匀的前提下实现连续播种,设计智能定量供种系统。为提高定量供种精度,基于BP神经网络对勺式外槽轮供种装置建立定量供种预测模型,建立隐层结点数为6的神经网络模型。BP网络训练结果表明,当网络模型训练步数为71步时,网络的均方误差为4.61×10^-5,小于设定值5×10^-5;采用16个理论供种模型样本与测试样本进行BP网络测试,结果表明,基于BP神经网络预测模型仿真得到的预测值相对误差较小,其精度高于理论供种模型的精度,且神经网络相对误差均小于5%,
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