【摘 要】
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为实现我国储粮数量智能化的在线检测,本文提出了一种基于深度置信网络的粮仓储粮数量计量方法。该方法通过在粮仓底部布置若干压力传感器,并以分次进粮且记录的方式获取粮仓
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(012AA10608),“十二五”国家科技支撑计划(2013BAD17B04),河南省科技厅自然科学项目(172106000013),粮食信息处理与控制教育部重点实验室开放基金课题(KFJJ2016102)
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为实现我国储粮数量智能化的在线检测,本文提出了一种基于深度置信网络的粮仓储粮数量计量方法。该方法通过在粮仓底部布置若干压力传感器,并以分次进粮且记录的方式获取粮仓底部所受压强值数据集,构建不同层次的深度受限玻尔兹曼机结构对数据集进行建模验证,对比相应模型的平均重构误差选择最佳检测模型结构,利用最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测试验。结果表明:试验仓检测平均误差约为1.00%,通州实仓检测平均误差约为0.42%,齐河实仓检测平均误差约为0.99%,基于深度置信网络的粮仓储粮数量检测方法的精度高
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