【摘 要】
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针对花生种子带式清选设备关键作业参数最优组合问题,本文提出了一种改进的遗传神经网络优化方法,利用该方法自适应动态调整神经网络权值阈值的特点,彻底取代神经网络算法中
【机 构】
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辽宁工业大学管理学院,锦州医科大学畜牧兽医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31601914),辽宁省自然科学基金(2015010779),辽宁省教育厅高校基本科研项目(JQW201715407),辽宁省社会科学规划基金项目(L18DGL008).
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针对花生种子带式清选设备关键作业参数最优组合问题,本文提出了一种改进的遗传神经网络优化方法,利用该方法自适应动态调整神经网络权值阈值的特点,彻底取代神经网络算法中“误差逆传播”过程,可使训练误差达到2.2425×10^-8,拟合精度明显优于二次回归方法。将训练好的算法用于花生种子带式清选设备作业参数优化,当纵向倾角A=23.66°,横向倾角B=24.26°,帆布带带速C=0.73m/s时,可使合格率达到98.36%,带出率1.85%,设备性能最佳。该方法为花生种子带式清选设备
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