【摘 要】
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由于配料误差具有多因素非线性的特点,采用自适应平滑预测等传统模型实现误差补偿,难以保证计量精度。利用神经网络的学习能力,可提高预测的可靠性。在分析饲料自动配料系统
【机 构】
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江西师范大学计算机信息工程学院,江西省农业机械研究所
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由于配料误差具有多因素非线性的特点,采用自适应平滑预测等传统模型实现误差补偿,难以保证计量精度。利用神经网络的学习能力,可提高预测的可靠性。在分析饲料自动配料系统的误差及控制的基础上,讨论了配料误差动态控制的主体--空中料柱量及其影响因素。依据BP神经网络模型的结构原理,建立了饲料配料自适应误差补偿BP神经网络模型,阐明了模型计算与应用的方法,并对应用结果进行了检验分析,取得了满意的效果。
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