基于神经网络的一种粮情分级方法研究  

STUDY ON GRANARY CLASSIFICATION METHOD BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

作　　者：沈二波[1] 王爱民[2] 张浩[3] 孙航[1] 

机构地区：[1]开封大学国际教育学院,河南开封475004 [2]河南工业大学电气工程学院,河南郑州450001 [3]河南工业大学粮油食品学院,河南郑州450001

出　　处：《河南工业大学学报（自然科学版）》2015年第1期91-94,共4页Journal of Henan University of Technology：Natural Science Edition

基　　金："十二五"国家科技支撑计划课题(2013BAD17B00)

摘　　要：对粮情分级,是衡量现代粮仓管理的重要手段之一,分析影响粮食储藏安全的几种环境因素,重点研究温度、湿度、有害气体及虫害等影响粮情等级划分的重要参数.在此基础上,采用计算机神经网络技术对此4种因素构建神经网络模型,对特定粮仓环境进行科学、客观的评价分级.The granary environment quality classification granary is one of the important methods for evaluating modern granary quality management. This paper analyzed the factors affecting grain storage safety,and focused on the important parameters influencing granary environment quality grading,such as temperature,humidity,harmful gas,and insect damage. We also constructed an artificial neural network model of the four factors by computer neural network technology to evaluate and classify granary environment scientifically and objectively.

关 键 词：粮情 神经网络 粮情分级 粮仓环境参数 

分 类 号：TS210[轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程] TP399[轻工技术与工程—食品科学与工程]