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BP神经网络在粮食霉变预测中的应用研究
被引量：
12
1
作者
邓
玉
睿
周勇
+5 位作者
唐芳
祁智慧
从伟
程旭东
王鹏杰
张海洋
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期128-132,共5页
霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。本研究利用MATLAB的神经网络工具箱建立了预测粮食霉变的BP神经网络,给出了稻谷在给定含水率、温度、储藏时间的条件下是否会发生霉变的预测模...
霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。本研究利用MATLAB的神经网络工具箱建立了预测粮食霉变的BP神经网络,给出了稻谷在给定含水率、温度、储藏时间的条件下是否会发生霉变的预测模型。同时,通过合理选择训练样本的数目,探究训练样本数量对网络精度的影响,并通过华北地区实仓数据验证由实验数据得到的BP神经网络在实际应用中所能达到的准确程度。经过验证,对于实验数据,训练样本数目大于400时,神经网络预测正确率可以达到94.3%;样本数越大,正确率越高。随机选择2500个实验室样本数据进行训练得到的神经网路预测模型,对剩余样本预测准确率达到98%,对于实仓检测数据,正确率可以达到82.1%。
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关键词
BP神经网络
粮食霉变
预测模型
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职称材料
基于朴素贝叶斯算法的粮食霉变概率预测模型研究
被引量：
5
2
作者
邓
玉
睿
周勇
+3 位作者
从伟
程旭东
祁智慧
唐芳
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S02期35-38,共4页
霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。采用朴素贝叶斯算法计算了在给定稻谷含水率、温度、储藏时间条件下稻谷发生霉变的概率,并对其进行分类预测,形成一个稻谷霉变的概率预测模型,...
霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。采用朴素贝叶斯算法计算了在给定稻谷含水率、温度、储藏时间条件下稻谷发生霉变的概率,并对其进行分类预测,形成一个稻谷霉变的概率预测模型,可以应用于粮情判断中。
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关键词
朴素贝叶斯
粮食霉变
概率预测
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职称材料
基于多元线性回归分析和随机森林算法的水稻贮藏霉变风险控制
3
作者
邓
玉
睿
程旭东
+1 位作者
唐芳
周勇
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期44-51,F0003,共9页
阐明真菌的生长机理对于减少储粮损失具有重要意义。在影响真菌孢子生长的因素中,最重要的因素是环境温度、稻谷含水量和储藏时间。因此,本研究基于实验数据建立了孢子数和温度、含水率和储藏天数等几个重要因素之间的多元线性回归模型...
阐明真菌的生长机理对于减少储粮损失具有重要意义。在影响真菌孢子生长的因素中,最重要的因素是环境温度、稻谷含水量和储藏时间。因此,本研究基于实验数据建立了孢子数和温度、含水率和储藏天数等几个重要因素之间的多元线性回归模型。为了建立更准确的模型,我们将随机森林算法引入稻谷储藏过程中的真菌孢子数目预测模型,用于预测储藏过程中不同温度、含水率和储藏天数下的孢子数。对于随机森林模型,99%的预测值和其对应的原始数据可以达到同一数量级,对于预测孢子数具有很高的准确性。此外,我们绘制了预测曲面图,将环境条件控制在低风险区域可以有效降低稻谷在储藏过程中的霉变风险。
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关键词
稻谷储藏
真菌生长
孢子数
多元线性回归
随机森林算法
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职称材料
题名
BP神经网络在粮食霉变预测中的应用研究
被引量：
12
1
作者
邓
玉
睿
周勇
唐芳
祁智慧
从伟
程旭东
王鹏杰
张海洋
机构
国家粮食和物资储备局科学研究院
中国科学技术大学
出处
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期128-132,共5页
基金
国家粮食储备库多灾害定量风险评估研究(2017YFC 0805903)
粮情监测监管云平台关键技术研究及装备开发(2017YFD0401003-2)
文摘
霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。本研究利用MATLAB的神经网络工具箱建立了预测粮食霉变的BP神经网络,给出了稻谷在给定含水率、温度、储藏时间的条件下是否会发生霉变的预测模型。同时,通过合理选择训练样本的数目,探究训练样本数量对网络精度的影响,并通过华北地区实仓数据验证由实验数据得到的BP神经网络在实际应用中所能达到的准确程度。经过验证,对于实验数据,训练样本数目大于400时,神经网络预测正确率可以达到94.3%;样本数越大,正确率越高。随机选择2500个实验室样本数据进行训练得到的神经网路预测模型,对剩余样本预测准确率达到98%,对于实仓检测数据,正确率可以达到82.1%。
关键词
BP神经网络
粮食霉变
预测模型
Keywords
BP neural network
grain mildew
a forecast model
分类号
Q393.96 [生物学—遗传学]
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职称材料
题名
基于朴素贝叶斯算法的粮食霉变概率预测模型研究
被引量：
5
2
作者
邓
玉
睿
周勇
从伟
程旭东
祁智慧
唐芳
机构
中国科学技术大学
国家粮食和物资储备局科学研究院
出处
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S02期35-38,共4页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0805900)
2017年重点研发计划食品专项(2017YFD0401003).
文摘
霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。采用朴素贝叶斯算法计算了在给定稻谷含水率、温度、储藏时间条件下稻谷发生霉变的概率,并对其进行分类预测,形成一个稻谷霉变的概率预测模型,可以应用于粮情判断中。
关键词
朴素贝叶斯
粮食霉变
概率预测
Keywords
Naive Bayes algorithm
grain mildew
probabilistic prediction
分类号
TS210.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
基于多元线性回归分析和随机森林算法的水稻贮藏霉变风险控制
3
作者
邓
玉
睿
程旭东
唐芳
周勇
机构
中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室
国家粮食和物资储备局研究院
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期44-51,F0003,共9页
基金
supported by National Key Research and Development Program of China(2017YFC0805903)。
文摘
阐明真菌的生长机理对于减少储粮损失具有重要意义。在影响真菌孢子生长的因素中,最重要的因素是环境温度、稻谷含水量和储藏时间。因此,本研究基于实验数据建立了孢子数和温度、含水率和储藏天数等几个重要因素之间的多元线性回归模型。为了建立更准确的模型,我们将随机森林算法引入稻谷储藏过程中的真菌孢子数目预测模型,用于预测储藏过程中不同温度、含水率和储藏天数下的孢子数。对于随机森林模型,99%的预测值和其对应的原始数据可以达到同一数量级,对于预测孢子数具有很高的准确性。此外,我们绘制了预测曲面图,将环境条件控制在低风险区域可以有效降低稻谷在储藏过程中的霉变风险。
关键词
稻谷储藏
真菌生长
孢子数
多元线性回归
随机森林算法
Keywords
rice storage
fungi growth
spore number
multivariate linear regression
random forest algorithm
分类号
X826 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络在粮食霉变预测中的应用研究
邓
玉
睿
周勇
唐芳
祁智慧
从伟
程旭东
王鹏杰
张海洋
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
12
下载PDF
职称材料
2
基于朴素贝叶斯算法的粮食霉变概率预测模型研究
邓
玉
睿
周勇
从伟
程旭东
祁智慧
唐芳
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
3
基于多元线性回归分析和随机森林算法的水稻贮藏霉变风险控制
邓
玉
睿
程旭东
唐芳
周勇
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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