小麦
共 10 篇文章
小麦 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 10 篇文章，持续更新中。
期刊论文：基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题
·期刊论文：基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题
基于LabVIEW的近红外测量系统
本文结合虚拟仪器技术和近红外光谱分析技术搭建一个快速无损检测整粒小麦成分含量的系统。此系统以890nm 和940nm 两个波长的LED 以及14 个窄带干涉滤光片为光源电路部分；以检测器和运放为信号转
基于灰色关联分析的小麦病害CBR方法
将灰色关联分析应用于小麦病害的案例推理中，提出采用灰色综合关联度作为案例的<BR>相似性度量指标，改进了距离相似性度量的缺陷；同时在案例检索中考虑了特征参数对案例检索的重要性程度的不同，通过定义权重向
基于BP神经网络的小麦病害诊断知识获取
为了从神经网络中获取易于理解的知识，以小麦病害诊断为例，研究了BP 神经网络<BR>的规则抽取，提出一种基于结构分析的BP 神经网络规则抽取方法。采用带惩罚项的交错熵误差函数作为误差函数，通过对训练好
数字图像处理获取小麦籽粒颜色特征参数
<p>文档为数字图像处理获取小麦籽粒颜色特征参数总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，</p>
[影音娱乐]M.A.I.T 小麦影视系统 v1.0
M.A.I.T 小麦影视系统 v1.0_m.a.i.tfilmv1.0---影音娱乐相关--网站建站源码
基于BP神经网络的小麦碰撞声信号分类
<span id="LbZY">小麦在储藏阶段由于各种灾害导致损失巨大，并降低了面粉质量，及时检测并分离小麦的受损颗粒迫在眉睫。文章以提取4类小麦碰撞声信号为基础，使用数字信号处理方法对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒及发芽粒的碰撞声信号提取有效特征，最后利用BP神经网络进行分类，对于3类小麦类型的识别取得了较好的识别率。应用结果表明BP神经网络能够较好地实现区分受损小麦颗粒与完好小麦颗粒。<br />
专家新系统
专家新系统，小麦病情诊断！C++编程，连接数据库
基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题
基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题，神经网络方面的论文
基于ARM的硬度检测控制器的设计
<p>
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">针对面粉加工业对小麦硬度精密检测的需要，提出了基于ARM的小麦硬度检测控制器的设计方案。为提高系统的实时性和控制精度，对小麦硬度检测的任务进行了合理分解。根据系统功能，对控制器的各个部分进行了模块化设计，分别