سیستم هوشمند جداسازی زمان واقعی پسته های خندان و ناخندان با تلفیق تکنیک های صوتی و شبکه عصبی مصنوعی
Authors
abstract
در این تحقیق با تلفیق تکنیک های صوتی و شبکة عصبی مصنوعی،یک دستگاه هوشمند برای جداسازی پسته های خندان از ناخندان طراحی و پیاده سازی شد. این سیستم شامل سه بخش تغذیه، تشخیص صوتی، و حذف پسته معیوب (ناخندان) به کمک یک سیستم نیوماتیکی است. صفات پسته های خندان و ناخندان، ناشی از برخورد هر یک به صفحة فولادی، توسط یک میکروفون که در زیر صفحه تعبیه شده، اندازه گیری و برای ذخیره و پردازش های بعدی از طریق کارت صدا به کامپیوتر منتقل می شود. برای ارزیابی سیستم، از پستة رقم کله قوچی استفاده شد. پستههای مذکور توسط سیستم تغذیه تک تک روی صفحة فلزی سقوط میکنند. با محاسبة دامنة سیگنال در حوزة زمان و فاز و چگالی طیف توان (انرژی سیگنال) سیگنال صوتی حاصل از مولفه های تبدیل فوریه سریع در حوزة فرکانس، صفات لازم برای بردار ورودی شبکة عصبی به دست آمد. به کمک روش آماری تجزیه به مولفه اصلی، هفت مولفه از کل 2548 مولفه (با 73/99 درصد کاهش صفات) برای جداسازی پسته های خندان از ناخندان انتخاب شد. بیش از 40 شبکه عصبی، هرکدام با تعداد نرونهای مختلف در لایۀ مخفی برای تعیین ساختار بهینه، آموزش داده شدند. برای تعیین تعداد بهینه نرونها در لایة مخفی، کمترین میانگین مربع خطا شبکه برای دادههای اعتبارسنجی در نظر گرفته شد. در نهایت مدل بهینه شبکه عصبی با ساختار 2-12-7 به دست آمد. درصد جداسازی صحیح (csr) یا دقت این سیستم در جداسازی پسته های خندان، ناخندان و نیمه خندان پسته رقم کله قوچی به ترتیب 3/97، 7/96 و 1/93 درصد است.
similar resources
سیستم هوشمند جداسازی زمان واقعی پستههای خندان و ناخندان با تلفیق تکنیک‌های صوتی و شبکه عصبی مصنوعی
در این تحقیق با تلفیق تکنیک‌های صوتی و شبکة عصبی مصنوعی،یک دستگاه هوشمند برای جداسازی پستههای خندان از ناخندان طراحی و پیاده‌سازی شد. این سیستم شامل سه بخش تغذیه، تشخیص صوتی، و حذف پسته معیوب (ناخندان) به کمک یک سیستم نیوماتیکی است. صفات پستههای خندان و ناخندان، ناشی از برخورد هر یک به صفحة فولادی، توسط یک میکروفون که در زیر صفحه تعبیه شده، اندازه‌گیری و برای ذخیره و پردازش‌‌های بعدی از طریق...
full textارزیابی یک دستگاه هوشمند برای جداسازی پسته با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و تبدیل موجک انعکاس صدا
دستگاه‌هایی که برای جداسازی پسته مورد استفاده قرار می‌گیرند حجیم بوده، انرژی زیادی مصرف می‌نمایند و چندان دقیق نیستند. در این پژوهش یک دستگاه هوشمند مبتنی بر انعکاس صدا طراحی و برای جداسازی پسته پوک از پستههای مغزدار مورد استفاده قرار گرفت. برای ارزیابی دستگاه، پسته به طور جداگانه با فواصل 1، 3 یا 5 سانتی‌متر بر روی یک نوار نقاله قرار داده شدند تا از دو ارتفاع 25 و 35 سانتی‌متری بر روی یک صف...
full textپیش بینی سیلاب در زمان واقعی با استفاده از مدلهای رگرسیونی و شبکه های عصبی مصنوعی (مطالعه موردی)
full text
برآورد درصد تاج پوشش مرتعی با تلفیق قابلیت های شبکه عصبی مصنوعی و سیستم اطلاعات جغرافیایی در مراتع بلده نور
مراتع به دلایل متعدد از جمله تولید علوفه، دامداری، ارزش تفرجگاهی و حفاظت آب و خاک مهم می باشند. از طرفی، برای حفاظت و مدیریت بهینه از این منابع طبیعی، مطالعات در مورد آنها ضروری است. از آنجا که مطالعات میدانی هزینه بر و زمان بر می باشد، استفاده از مدل ها در کنار مطالعات صحرایی، برای برآورد ویژگیهای پوشش گیاهی متداول شده است. در تحقیق حاضر شبکه عصبی مصنوعی و مدلسازی آماری، جهت شبیه سازی درصد تا...
full textارزیابی پتروفیزیکی مخزن هیدروکربوری با استفاده از داده های چاه نگاری و تکنیک شبکه عصبی مصنوعی
full text
طراحی یک سیستم هوشمند مبتنی بر شبکه های عصبی و ویولت برای تشخیص آریتمی های قلبی
In this paper, Automatic electrocardiogram (ECG) arrhythmias classification is essential to timely diagnosis of dangerous electromechanical behaviors and conditions of the heart. In this paper, a new method for ECG arrhythmias classification using wavelet transform (WT) and neural networks (NN) is proposed. Here, we have used a discrete wavelet transform (DWT) for processing ECG recordings, and...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
تحقیقات مهندسی کشاورزیPublisher: موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی
ISSN 1735-5672
volume 10
issue 4 2010
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023