基于改进模糊神经网络的细胞活性预测

针对细胞活性的预测问题,提出了一种利用自适应差分进化算法优化的模糊神经网络(ADE-FNN)预测模型。首先,通过模糊化处理细胞培养过程中的多种影响因素(如培养基成分、温度、pH值等),将这些因素作为模糊神经网络的输入。然后,利用已有的细胞活性数据对模型进行训练,优化网络参数。经过多次迭代和调整,模型逐渐学习到输入与输出之间的复杂映射关系。最后,利用细胞活性仿真实验验证所提ADE-FNN算法的性能。结果表明,基于模糊神经网络的细胞活性预测模型具有较高的预测精度和泛化能力。与传统的统计方法相比,该模型能够更好地处理数据中的不确定性和噪声,从而提供更准确的预测结果。此外,该模型还具有较好的可解释性,有助于深入理解细胞活性的影响因素及其作用机制。

窝眼轮式三七排种器精密排种力学模型研究

排种器是实现精密播种技术的核心部件,其工作性能的好坏直接影响着播种精度、均匀性及种子的出苗率等。为此,对前期设计的窝眼轮式三七排种器进行受力和运动分析,按单刚度系统对三七种子在充种阶段、携种阶段、投种阶段建立动力学模型,根据力与运动的关系推导出排种管参数之间的关系,合理设置排种管参数,以获得较好的播种效果,提高生产效率。