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基于神经网络的大豆脂肪含量声学测定法研究

The Study on the Method of Soybean Acoustics in Predicting Fat Content Based on Neural Network
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摘要 研究了11种大豆样本的声学特征,利用计算机软硬件和信号处理技术,使用MATLAB工具,提取出反映大豆脂肪含量的声学特征参数。同时,应用人工神经网络BP算法与方差分析的方法,分析了大豆声学特征与其脂肪含量的关系,较好地预测出了11种大豆的脂肪含量。 Eleven kinds of soybeans' acoustic characters are studied.Acoustic character parameters are extracted by the use of hardware and software,which have the relation with the fat content of soybean.The relation between acoustic character and fat content of soybean is analyzed with the methods of Neural-Network BP algorithm and variance analysis,which predict the fat content of eleven kinds of soybean comparatively exact.
出处 《农机化研究》 北大核心 2009年第5期93-96,共4页 Journal of Agricultural Mechanization Research
关键词 人工神经网络 声学特征参数 大豆脂肪 方差分析 artificial neural-network acoustic characteristic parameters soybean acoustics variance analysis
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