【摘 要】
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设计了一种基于嵌入式ARM9的低成本传感平台的粮库粮情智能监测系统,实现储粮温度、湿度和CO2等参数实时采集。采用格拉布斯算法处理剔除区域采样中的粗大误差,然后通过加权
【机 构】
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河南省计量科学研究院,河南农业大学机电工程学院,河南省农业激光技术国际联合实验室,小麦玉米作物学国家重点实验室,河南农业大学生命科学学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0801204)
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设计了一种基于嵌入式ARM9的低成本传感平台的粮库粮情智能监测系统,实现储粮温度、湿度和CO2等参数实时采集。采用格拉布斯算法处理剔除区域采样中的粗大误差,然后通过加权融合获得储粮安全数据信息,运用BP神经网络算法对数据进行训练和预测,建立了储粮安全级别霉变模型。研究结果表明,粮库内外气体环境差值作为粮情判定因子,系统预测的最大绝对误差为0.02,最大相对误差为5.56%,有效地降低了外界环境对粮情判定带来的影响。
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