基于深度置信网络的粮仓储粮数量检测方法

摘要

为实现我国储粮数量智能化的在线检测,本文提出了一种基于深度置信网络的粮仓储粮数量计量方法。该方法通过在粮仓底部布置若干压力传感器,并以分次进粮且记录的方式获取粮仓底部所受压强值数据集,构建不同层次的深度受限玻尔兹曼机结构对数据集进行建模验证,对比相应模型的平均重构误差选择最佳检测模型结构,利用最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测试验。结果表明:试验仓检测平均误差约为1.00%,通州实仓检测平均误差约为0.42%,齐河实仓检测平均误差约为0.99%,基于深度置信网络的粮仓储粮数量检测方法的精度高、可用性强,为粮仓储粮数量的计量提供了一种新方法。