基于模糊神经网络的粮食收购智能定等系统的研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外相关领域的现状和发展评述 | 第10-13页 |
| ·国内外水分检测水平 | 第10-11页 |
| ·容重检测的现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 系统硬件的设计 | 第14-36页 |
| ·粮食智能定等系统的工作原理 | 第14-15页 |
| ·系统技术指标及性能要求 | 第15页 |
| ·粮食智能定等系统结构 | 第15-16页 |
| ·智能粮食定等系统的硬件设计 | 第16-28页 |
| ·单片机 | 第17-18页 |
| ·“看门狗”电路(Watchdog) | 第18-19页 |
| ·信号输入及调理模块 | 第19-22页 |
| ·信号输入通道 | 第19-20页 |
| ·信号调理电路 | 第20-22页 |
| ·A/D 转换模块 | 第22-23页 |
| ·按键及显示模块 | 第23-25页 |
| ·串行通信模块 | 第25-27页 |
| ·电源模块 | 第27-28页 |
| ·硬件抗干扰措施 | 第28-29页 |
| ·单片式水分传感器的设计 | 第29-35页 |
| ·传统电容传感器的应用及其局限性 | 第29-30页 |
| ·单片式电容传感器的工作原理 | 第30页 |
| ·单片式电容传感器的结构设计 | 第30-31页 |
| ·单片式电容传感器电容值的定量计算 | 第31-34页 |
| ·单片式电容传感器结构优化设计 | 第34-35页 |
| ·传感器主要尺寸参数对传感器特性的影响 | 第34页 |
| ·传感器尺寸设计 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 系统软件设计与分析 | 第36-45页 |
| ·软件功能介绍 | 第36-37页 |
| ·系统软件总体设计 | 第37-38页 |
| ·系统主要功能模块设计 | 第38-44页 |
| ·参数设置模块功能包括系统参数设置和控制参数设置 | 第38-39页 |
| ·数据采集模块 | 第39-40页 |
| ·数据处理模块 | 第40-42页 |
| ·数据管理模块 | 第42-43页 |
| ·系统等级的确定 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 模糊BP神经网络在系统中的应用 | 第45-64页 |
| ·模糊神经网络的基本原理 | 第45-46页 |
| ·模糊神经网络的设计流程 | 第46页 |
| ·模糊BP神经网络结构的选取 | 第46-47页 |
| ·模糊BP神经网络输入和输出因素的选取 | 第47-48页 |
| ·粮食等级的评定标准 | 第47-48页 |
| ·输入与输出因素的选取 | 第48页 |
| ·输入和输出因素隶属函数的建立 | 第48-54页 |
| ·输入因素的隶属函数 | 第49-52页 |
| ·实测容重隶属函数的建立 | 第50-51页 |
| ·测量水分隶属函数的建立 | 第51-52页 |
| ·输出因素的隶属函数的建立 | 第52-53页 |
| ·粮食等级的确定方法 | 第53-54页 |
| ·BP网络参数设计及训练结果分析 | 第54-62页 |
| ·BP网络参数设计 | 第54-59页 |
| ·输入层与输出层节点的确定 | 第56页 |
| ·训练样本和检验样本的建立 | 第56-57页 |
| ·隐含层节点的确定 | 第57-58页 |
| ·全局允许误差的确定 | 第58-59页 |
| ·训练结果及仿真分析 | 第59-62页 |
| ·神经网络的训练 | 第59-61页 |
| ·神经网络的仿真分析 | 第61-62页 |
| ·本章小节 | 第62-64页 |
| 第五章系统性能实验 | 第64-72页 |
| ·实验 | 第64-65页 |
| ·实验目的 | 第64页 |
| ·实验设备 | 第64页 |
| ·实验样品 | 第64-65页 |
| ·实验步骤 | 第65页 |
| ·实验数据分析 | 第65-71页 |
| ·水分检测精度分析 | 第67-69页 |
| ·容重检测精度分析 | 第69-71页 |
| ·等级检测分析 | 第71页 |
| ·实验应注意的问题 | 第71页 |
| ·本章总结 | 第71-72页 |
| 第六章 全文总结 | 第72-74页 |
| ·总 结 | 第72-73页 |
| ·今后的进一步工作和建议 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 摘要 | 第79-81页 |
| ABSTRACT | 第81-84页 |
| 导师及作者简介 | 第84页 |
