基于改进的BP神经网络的参数在线测量方法

针对传统的智能制造物联网系统中存在的部分参数测量时间较长,异常反馈不及时的问题,对原有BP神经网络进行改进,提出一种基于改进的BP神经网络的参数在线测量方法,完成实际测量过程中的参数预测。通过水分在线测量预测实验结果证明,基于BP神经网络的参数测量方法,在测量精度满足要求的情况下,可以很大程度上缩短参数测量时间,对系统参数的在线测量提供一种新思路。

美国白蛾的发生规律与防控措施

美国白蛾是农林共有的植物类检疫害虫,繁殖能力强,传播速度快,寄主广泛,对植物的危害非常严重,已经被列为国际检疫害虫。美国白蛾属于鳞翅目灯蛾科昆虫,发源地为北美洲,在加拿大、美国、墨西哥等国广泛分布。1940年美国白蛾传入欧洲,后逐渐传入日本、韩国、土耳其、朝鲜等国。1979年,美国白蛾从辽宁省丹东市传入中国。

基于BP神经网络算法的多参数在线测量物联网系统

针对现有物联网在线测量系统存在的参数测量周期长,异常反馈不及时的问题,设计了基于BP神经网络算法的多参数在线测量物联网系统。该系统通过感知层、网络传输层及应用层完成参数的采集、分析处理及显示,其核心在于系统应用层加入BP神经网络算法对实时采集参数进行优化处理,来缩短参数测量时间。通过算法仿真实验可知,本文所提出的基于BP神经网络算法优化的在线测量系统,对于加快数据采集时间,提高制造过程系统反馈调节速度,有着很好的效果。