基于模糊BP網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器魚水質(zhì)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、水質(zhì)分析以定量的方式對(duì)水環(huán)境狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和整體評(píng)價(jià),是水資源規(guī)劃和管理的基礎(chǔ),也是進(jìn)行水資源保護(hù)的重要手段。早期的水質(zhì)分析系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足智能性、靈活性、全面性的要求。人工智能算法與機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展為水質(zhì)分析注入了新的活力。
　　論文闡述了水質(zhì)分析的研究現(xiàn)狀,分析了現(xiàn)有單一評(píng)價(jià)算法的局限性,提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合的評(píng)價(jià)模型。結(jié)合水質(zhì)評(píng)價(jià)的獨(dú)有特點(diǎn),在matlab中比較了不同結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)速度和收斂精度上的

2、區(qū)別,構(gòu)建了4-8-1三層結(jié)構(gòu)的模糊BP網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)模型。以標(biāo)準(zhǔn)水質(zhì)樣本作為訓(xùn)練集,采用LM改進(jìn)算法作為學(xué)習(xí)方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。將BP網(wǎng)絡(luò)輸出的中間結(jié)果作為模糊系統(tǒng)的輸入,分別選用三角形隸屬度函數(shù)和Gaussian隸屬度函數(shù)計(jì)算其隸屬度,并根據(jù)最大隸屬度原則判別其水質(zhì)等級(jí),客觀、具體地評(píng)價(jià)水質(zhì)。按照仿生學(xué)原理,設(shè)計(jì)并研制了機(jī)器魚水質(zhì)監(jiān)測(cè)平臺(tái),以LPC2368作為主控芯片進(jìn)行硬件搭建,并采用C/匯編語言構(gòu)造嵌入式軟件。應(yīng)用LabWindow