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神经网络在土壤有机质直接测定中的应用研究
中文名称: 神经网络在土壤有机质直接测定中的应用研究
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论文编号: 3521774收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study on Measurement of Soil Organic Mattes Using Artificial Neural Networks
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 农业机械化工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 土壤有机质 神经网络 BP算法 填充函数
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论文摘要: 针对智能仪器和精细农业的迅速发展,我们于2002年开发了一种试验系统—土壤有机质直接测定系统,它采用反射光谱对土壤有机质进行测量.相对于传统的测量方法,它很(略)量时需要化学前处理、工作繁琐、测量成本高等问题.然而,在实际的测量当中,仍存在需要对土壤进行烘干处理和测量误差较(略)文为进一步提高仪器测量精度,对土壤有机质测定作了进一步深入研究. 本文利用神经网络原理与技术,将BP人工神经网络用于土壤有机质直接测定仪,通过对17个土样(选用其中10组所测有(略)号作为训练样本,而用另外7个土样进行预测)测得的有机质光电压信号进行建模预测.并鉴于BP网络在学习训练过程中收敛速度慢、容易陷入局部极小的(略)充函数法与BP算法相结合训练神经网络全局优化算法,通过BP算法得到的一个误差函数局部极小点,然后借助填充函数,让搜索点跳出当前极小点的吸引域,再次利用BP算法求得误差函数的一个局部极小点.(略),从而最终求得全局极小点. 本研究采用MATLAB6.5编写了神经网络模型,通过对7个土样有机质进行预测分析结果表明,利用填充函数法训练前向神经网...
Aiming at the rapid development of intelligent instrument and precision ag(omitted) the system of soil organic matter gauges is a kind of laboratorial system which was developed by us(omitted)Comparing with(omitted)al organic matter gauges, some disadvantages such as chemical preprocessing, intricate operations and high costs, etc were overcome by the syste(omitted), it is needed to dry the so(omitted)the measuring, and making the measurement error is still much higher.The paper is mainly for further e...
目录:
摘要第5-6页
1 绪论第6-10页
  ·本课题研究的背景和意义第6-8页
  ·神经网络应用现状第8-9页
  ·本课题研究的内容与方法第9-10页
    ·主要内容第9-10页
    ·主要方法第10页
2 利用光的反射测量土壤有机质理论第10-15页
  ·光谱分析技术在土壤科学中的应用研究第10-14页
    ·土壤光谱机理第10页
    ·土壤光谱特征分析第10-12页
    ·影响土壤光谱特征的主要因素第12-14页
  ·有机质光谱响应特性的研究第14-15页
    ·有机质对土壤表面反射光谱的影响研究第14页
    ·国内外在利用土壤的反射光谱测量有机质含量所作的探索第14-15页
3 土壤有机质直接测定仪的测定原理及其组成部分介绍第15-18页
  ·土壤有机质直接测定仪的测定原理第15-16页
  ·土壤有机质直接测定仪的组成第16-18页
4 基于BP神经网络的土壤有机质直接测定仪建模原理与分析第18-24页
  ·人工神经网络简介第18-19页
    ·人工神经网络的特点第18页
    ·人工神经网络模型第18-19页
  ·反向传播(BP)网络第19-24页
    ·BP网络的结构第19-21页
    ·BP网络的学习过程第21页
    ·信息的正向传递第21-22页
    ·利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播第22-23页
    ·误差反向传播的流程与图形解释第23-24页
5 基于MATLAB土壤有机质含量的神经网络模型设计与预测分析第24-36页
  ·MATLAB神经网络工具箱简介第24-25页
  ·土壤有机质BP神经网络的模型设计与分析第25-31页
    ·网络结构的确定第25-28页
    ·标准BP网络的MATLAB实现第28-31页
  ·训练前向神经网络的全局优化算法第31-33页
    ·BP网络的限制与不足第31页
    ·填充函数法第31-32页
    ·构造填充函数第32页
    ·利用填充函数法训练神经网络第32-33页
  ·利用填充函数法训练BP神经网络的设计与分析第33-34页
  ·填充函数法训练BP神经网络的结果与分析第34-36页
6 结论与讨论第36-38页
  ·结论第36-37页
  ·讨论第37-38页
参考文献第38-41页
英文摘要第41页
致谢第42页
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