导读:本文包含了智能定等论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能定等系统,脂肪酸值,仪器滴定,手工滴定
智能定等论文文献综述
王清华,李金刚,王宝元,张海荣,韩亚君[1]（2017）在《智能定等系统实际应用效果分析》一文中研究指出智能定等系统中脂肪酸值自动测定法与常规手工法相互校准,验证了仪器自动滴定法的实际应用效果,具有操作快捷、减少人为误差的优点,未来与相关业务软件对接可以实现数据共享,有较好的应用前景。(本文来源于《粮油仓储科技通讯》期刊2017年01期）
孔德旭,石恒,龚林君,董德良,张华昌[2]（2014）在《粮食定等智能检测系统研究设计》一文中研究指出论述了粮食定等智能检测系统的设计思路;重点介绍了小麦、玉米质量智能检测系统的通讯协议、软硬件的设计和功能特点,该系统改变了传统人工检测、手工录入数据的模式,实现了收购定等质量指标及储藏品质判定仪器数据的自动采集、传输和统计,并与智能化粮库管理平台的数据库实现了数据实时交互和共享,为粮油收购质量源头控制提供了技术支撑;展望了粮食仓储企业质量检验信息化的发展方向。(本文来源于《粮食储藏》期刊2014年06期）
张亚秋,吴文福,王春燕,陈晓光[3]（2007）在《粮食收购智能定等系统的研究》一文中研究指出根据粮食水分和容重确定粮食等级的标准,研究开发了以AT89C51单片机为核心的粮食收购智能定等系统。将模糊神经网络技术应用于该系统中,建构了BP网络─隶属度串联模型。该模型将BP网络的输出作为模糊系统的输入,计算出实测样本属于粮食叁个等级的隶属度值,最终输出为测试样本的等级。在虚拟仪器LabVIEW软件平台上开发了系统的工作软件,实现了对水分、容重和等级的一体化检测。实验表明,该系统能够较准确地确定粮食的等级,并具有稳定性好,操作简单,工作界面友好等特点。(本文来源于《中国粮油学报》期刊2007年01期）
王春燕[4]（2005）在《基于模糊神经网络的粮食收购智能定等系统的研究》一文中研究指出根据粮食水分和容重检测确定粮食等级的要求,设计了智能粮食定等系统,系统主要由电磁振动输送装置、称重传感器、数字温度传感器、电容式水分传感器、接近开关、信号转换箱等部分组成;将水分传感器改进为叉指形单片式平面电容传感器的结构形式,理论分析了结构的合理性;在虚拟仪器技术LabVIEW 软件平台上开发了系统的工作软件,实现了对水分、容重和等级的一体化检测;应用模糊神经网络技术建构了BP 网络─隶属度串联模型,该模型得出的结果客观、准确且可靠。应用表明,该系统能够较准确地确定粮食的等级,克服了以往系统检测的非线性严重、测量误差大及抗干扰能差等缺点,具有检测精度高、反应速度快、稳定性好,操作简单,工作界面友好,应用成本低等优点。(本文来源于《吉林大学》期刊2005-05-20）
张亚秋[5]（2004）在《粮食收购智能定等系统的研究》一文中研究指出水分和容重是粮食收购与储运的主要技术指标，是粮食商业环节中以质论价的依据，也是粮食加工工艺选择和技术参数配备的依据。水分和容重是粮食收购入库过程中必不可少的检验指标，但由于影响因素复杂，实现对粮食水分、容重的快速准确测量的难度较大。粮食收购智能定等系统可以提高水分检测的精确度，明确粮食的质量等级。这对粮食收购、储藏、加工过程中的管理，粮食的品质和经济价值的保持具有重要意义。本文通过对玉米检测过程的分析，根据玉米水分、容重检测原理及现实状况的发展要求，在运用虚拟仪器技术、神经网络融合技术、RS485串行通讯等技术基础上建立了粮食收购智能定等系统。主要研究工作如下：1、对电容的测量值与水分、容重和温度的相关性进行了研究与分析：实验研究表明，温度是影响电容测量值的主要因素，且随着温度的升高，电容测量值增大；水分和容重对电容的测量值的影响也很大，且随着水分的升高，电容测量值增大；随着容重的增加，电容的测量值减小。2、数据融合方法的研究：水分传感器在检测过程中环境温度和容重等的变化对传感器测量的影响很大，这种影响无法用一般的数学模型进行描述。因此，利用神经网络技术对容重、温度及电容测量值进行有效融合，<WP=63>立了校正模型。为了探讨数据融合对检测结果的影响程度，分别给以不同的输入来建立神经网络校正模型。首先把容重作为神经网络的输入，把水分作为输出建立校正模型，融合后水分检测误差小于±１.5％；其次，把容重、温度作为神经网络的输入，把水分作为输出建立校正模型，融合后水分检测误差小于±0.8％；最后把容重、温度和电容测量值作为神经网络的输入，把水分作为输出时建立校正模型，融合后水分检测误差小于±0.5％。由此可见，采用神经网络技术对容重、温度及电容测量值进行融合后建立的校正模型，能够解决系统的温度、容重补偿和非线性校正问题，从而提高了系统的检测精度。3、改进设计了系统的硬件电路：该系统由上位机、电容式水分传感器、电子秤、信号转换箱等组成。电容式水分传感器是系统的核心部分，主要由阻容频率转换电路、单片微机、RS485通讯模块、数字温度传感器等单元组成。电容传感器的测量信号通过阻容频率转换电路直接转换为数字信号，转换电路简单，性能稳定；采用RS485串行通讯方式，实现主机与水分传感器数据交换；采用DS18B20数字温度传感器对温度进行检测，数字式温度传感器将温度信号直接传化成数字信号，然后通过串行通信的方式传输到上位机；上位机自动读取电子秤显示的重量值，计算出玉米的容重并显示。实现了水分检测的全程数字化，提高了系统的抗干扰能力，使检测信号真实可靠。4、在虚拟仪器LabVIEW软件平台上开发了系统的工作软件：对数据采集与显示、数据解码与校验、温度补偿和非线性校正等模块进行了研究。根据系统中各传感器的通信协议，须对程序中的通信参数进行初始化，使之与传感器内参数相同；数据在传输过程中由于环境造成的信号失真在软件中使用CRC校验码加以纠正；通过建立神经网络校正模型，来消除温度和容重等对检测结果的影响。该软件使系统构建费用降低，操作简单，并且数据处理灵活，实现了水分、容重和等级的一体化检测。<WP=64>创新点：1) 将神经网络数据融合技术应用于粮食收购智能定等系统中，解决了温度补偿和非线性校正的问题，提高系统对目标参量的辨别能力，从而获得高精度的测量结果；2) 在虚拟仪器LabVIEW软件平台上开发了系统的工作软件，降低了系统构建成本，提高了系统操作的便利性，界面设计灵活，数据处理方便。应用效果：利用该系统对玉米进行了实验研究，建立了玉米水分与温度、容重、电容测量值之间的神经网络校正模型。实验结果表明，该系统克服了以往的水分测试的非线性严重、温湿度适应范围小、抗干扰能力差等缺点，具有检测精度高,反应速度快，稳定性好，操作简单,工作界面友好，数据处理方便，应用成本低等优点，并且该系统能够实现水分、容重检测和智能定等于一体的功能，达到了实际应用的要求。本论文在提出将虚拟仪器技术和神经网络技术应用于粮食收购定等构想的基础上，研究开发了粮食收购智能定等系统。该系统可以应用于粮食加工、储藏、运输、收购等领域，不仅可以对粮食的水分进行检验，同时可以划分粮食的质量等级，从而对粮食的各项质量指标有一个综合判断。它的应用对于提高粮食质量等级的检测精度、保证产品的质量都将起到一定的作用，同时为加速我国粮食储备行业向自动化和智能化方向的发展提供了一种行之有效的方法。(本文来源于《吉林大学》期刊2004-05-01）
智能定等论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
论述了粮食定等智能检测系统的设计思路;重点介绍了小麦、玉米质量智能检测系统的通讯协议、软硬件的设计和功能特点,该系统改变了传统人工检测、手工录入数据的模式,实现了收购定等质量指标及储藏品质判定仪器数据的自动采集、传输和统计,并与智能化粮库管理平台的数据库实现了数据实时交互和共享,为粮油收购质量源头控制提供了技术支撑;展望了粮食仓储企业质量检验信息化的发展方向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能定等论文参考文献
[1].王清华,李金刚,王宝元,张海荣,韩亚君.智能定等系统实际应用效果分析[J].粮油仓储科技通讯.2017
[2].孔德旭,石恒,龚林君,董德良,张华昌.粮食定等智能检测系统研究设计[J].粮食储藏.2014
[3].张亚秋,吴文福,王春燕,陈晓光.粮食收购智能定等系统的研究[J].中国粮油学报.2007
[4].王春燕.基于模糊神经网络的粮食收购智能定等系统的研究[D].吉林大学.2005
[5].张亚秋.粮食收购智能定等系统的研究[D].吉林大学.2004