HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法

作者:杨敬锋 李亭 卢启福 陈志民土壤水分传感器无线传感器网络rbf神经网络标定模型

摘要:土壤含水量时空变异对作物生长、农田气候变化等领域的研究具有重大意义。为了克服TDR-3土壤水分传感器输出电压的非线性缺点,提高土壤含水量数据采集以及计算效率,将TDR-3土壤水分传感器与无线传感器网络结合,提出了土壤水分含量的RBF神经网络标定方法。结果表明,该法能取得较好的标定效果,且操作简单、实用、可行,为土壤含水量的实时监测提供了一种有效的方法。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

安徽农业科学

《安徽农业科学》(CN:34-1076/S)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《安徽农业科学》综合性农业学术期刊,主要刊登全国范围的农、林、牧、副、渔业基础理论、应用研究及农业经济研究、农史研究等与农业有关的学术研究论文,追踪报道各学科的新实用的农业科技成果。

杂志详情