基于遗传BP神经网络的苹果形状识别

介绍了一种使用计算机视觉技术进行苹果外形识别的方法，用傅立叶描述子提取苹果的形状特征，设计3层前向神经网络形状进行识别，使用遗传算法和BP算法相结合的混合算法进行神经网络权矢量和神经元阈值的学习。试验结果表明该方法具有80％以上的正确率。     

基于BP神经网络的羊肚菌液体发酵量化方法

根据羊肚菌液体种子在三角瓶内生长呈球体的特点,可推知液体种子在三角瓶底部的图像映射面积对应于液体种子的质量,利用图像处理和人工神经网络可以实时并准确得到不同时刻的液体种子质量,从而绘制出羊肚菌液体种子的生长曲线,进一步确定恰当的接种时机.本文建立了羊肚菌液体发酵确定接种菌龄的量化方法,经验证,此方法避免了人为误差,结果比较准确.     

基于机器视觉的预包装食品检测

基于机器视觉设计了一种缺陷检测系统,该图像处理采用基于偏微分方程的去噪模型实现了图像去噪;利用双阈值分割方法实现了缺陷区域的分割;并采用BP神经网络根据周长、面积和圆形度实现了缺陷分类。结果表明:试验系统的整体漏检率为0.17%,检测精度比较高;每个包装的检测耗时大约为70ms,检测效率比较高;该系统能很好地满足食品包装实时、快速、准确、稳定的检测要求。     

基于BP神经网络的洋葱伯克霍尔德菌脂肪酶发酵软测量建模

为建立洋葱伯克霍尔德菌(Burkholderia cepacia)脂肪酶发酵过程的软测量模型,运用BP神经网络对洋葱伯克霍尔德菌脂肪酶的发酵过程进行软测量建模,并利用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,实现模型加快收敛速度,达到全局最优解效果.该模型能够比较精确地模拟菌体生长、底物消耗以及发酵产酶的过程动态,具有良好的泛化能力,说明BP神经网络结合遗传算法在洋葱伯克霍尔德茵脂肪酶发酵过程的模拟与预测中是一种高效快速的方法.     

基于BP神经网络的织物表面绒毛质量的检测方法

为了对起毛工艺后的织物表面绒毛状态进行客观评定,提出了基于BP神经网络的织物表面绒毛质量的检测方法。以光切成像原理采集绒毛轮廓图像,利用自适应图像分割方法对绒毛区域进行分割,将得到的二值图像应用Freeman链码原理提取织物的上边缘轮廓坐标,以此作为BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练,并将训练得到的2组权值根据BP神经网络的计算过程进行验证,提出应用激活函数和训练的权值相结合直接计算的方法。应用基于光切成像原理搭建的绒毛织物检测平台,对4种不同颜色和不同起毛工艺加工后的织物进行检测,准确率为93.02%;且权值的计算结果与网络实际计算结果相符合,因此可以直接利用网络训练的权值做矩阵运算,缩短实际检测的时间。     

基于改进BP神经网络的食品分拣机器人视觉伺服控制方法

目的：解决目前食品分拣机器人的视觉伺服控制系统结构复杂、计算量大,无法满足分拣机器人对视觉伺服控制系统的灵活性和适应性的问题。方法：在机器人视觉伺服控制系统结构的基础上,提出一种将改进粒子群算法与BP神经网络相结合的食品分拣机器人视觉伺服控制方法。粒子群算法在迭代过程中使用交叉和变异来保持种群多样性,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。结果：与常规控制方法相比,该控制方法可以在较短的时间内将食品生产线机器人带到预定位置,位置逼近的相对误差为0.38%。结论：该控制方法在处理较复杂的任务时,具有较强的适应性,有一定的实用价值。     

发酵乳改善面包品质的研究

采用快速发酵工艺制作主食面包,在面包面团中添加发酵乳,使面团的pH降低至5.5～5.8,可明显地改善了面团的延伸性,使面团易于加工操作.实验结果表明,通过添加20%的发酵乳,可改善面包的组织结构,特别是产生令人满意的外观和风味,并用仪器分析添加发酵乳能有效延缓面包的老化.     

发酵时间酵母量对面包含糖量的影响

我们对酵母菌影响面包含糖量进行了一系列试验。实验结果表明:酵母菌对面包的糖含量影响非常大,在酵母菌生长温度内,酵母菌的含量和发酵时间与糖含量呈负相关。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

基于BP神经网络的阀控铅酸盐蓄电池劣化程度预测

为了提高对阀控铅酸盐蓄电池劣化程度的预测准确度,构建了一个具有自学习功能的BP神经网络预报模型,使用不同放电深度下的192组数据对BP神经网络进行训练和学习,然后使用训练好的BP神经网络对实时采集到的数据进行预报和分析,预报准确率达93%以上,证明预报模型具有较高的可靠性.     

BP神经网络在酒精发酵过程建模的应用

运用BP神经网络对酒精的发酵过程进行建模并预测，所建立的模型能够比较精确地模拟菌体生长，底物浓度消耗，以及发酵酒精度等过程的变化。结果表明，基于BP神经网络酒精发酵过程的模拟与预测是实现酒精发酵在线监测的一种可行的手段。     

基于差分进化的BP网络学习算法

提出了一种基于差分进化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法.利用差分进化算法的全局寻优能力,可以很好的训练BP网络的权值和阈值.将所提出的算法与BP算法作对比实验,结果表明,所提出的算法相对于BP算法在分类准确度上有较大的提高,而且具有良好的收敛性和泛化能力.     

基于BP神经网络的国毛毛条质量预测模型

采用BP神经网络预测技术建立少于3层的国毛毛条加工质量预测模型,利用贝叶斯判别规则提高网络的学习能力,通过实验对比选出最优隐层神经元数。模型预测结果表明,用神经网络方法预测毛条加工性能与实际结果有相当高的一致性。     

基于BP网络的成纱质量预测的数据挖掘

通过对原棉性能及成纱质量历史数据的分析,建立了用于数据挖掘的样本库。在此基础上设计了成纱质量预测的BP神经网络模型,并对成纱的强力、条干CV值和毛羽等质量指标进行了预测分析,仿真结果表明该方法具有很好的预测效果。     

基于BP神经网络的规范手写体数字离线识别

手写体数字离线识别一直是模式识别研究的热点问题。手写体数字具有多变性和随意性较强的特点,在实际应用中对识别率要求较高,针对这一问题,设计了基于BP神经网络的手写体数字离线识别分类器,并按照规范手写体标准设计了训练样本和测试样本,通过仿真验证了此方法的有效性,识别率达到了81％。     

基于BP神经元网络优化电火花加工参数

基于BP神经网络模型对用电极（铜Cu）一材料（模具钢NAK80）电火花加工系统的一组参数进行了优化。计算结果表明,减少输入层神经元的数量可以加快收敛速度,但计算精度将受到影响。若保持隐层结构,仅由不同训练函数的学习结果改变权系数（映射）实现网络结构优化,则可能较好地预言加工效果。     

根据常规化学指标识别烟叶品质的BP神经网络模型

运用烟草知识对烟叶进行初步分类,以经过标准化处理的常规化学指标和烟叶评吸指标为依据,由训练样本集得到最佳的网络参数,在此基础上对检验样本进行了烟叶品质的识别。提出了利用3层BP人工神经网络识别烟叶品质的方法。人工神经网络用于烟叶品质识别,结果与实际符合良好。该方法优于传统的识别方法,也优于文献报道的识别误差。