“十一五”国家科技支撑计划(2008BADA8B03)
- 作品数：22 被引量：57H指数：5
- 相关作者：甄彤王锋张秋闻孔李军肖乐更多>>
- 相关机构：河南工业大学华中科技大学河南省电力公司更多>>
- 发文基金：“十一五”国家科技支撑计划河南省高校新世纪优秀人才支持计划国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程经济管理农业科学更多>>
- 粮食物流跟踪系统关键技术
- 2010年
- 较为详细地介绍了基于GIS的粮食物流配送系统的核心技术,对GIS引入到粮食物流做了介绍,对粮食物流配送网络拓扑图的构建进行了阐述,并对GIS显示技术进行分析。
- 葛宏义甄彤蒋玉英
- 关键词：粮食物流跟踪技术
- 基于强跟踪滤波器的多传感器信息融合应用研究被引量：5
- 2009年
- 在对经典Kalman滤波器和强跟踪Kalman滤波器分析的基础上,给出了改进的强跟踪Kalman滤波器方法,并进一步给出了改进的强跟踪Kalman滤波器分布式信息融合方法。该方法底层采用改进的强跟踪器滤波,上层采用估计误差方差最小方法进行分布式信息融合,信息融合结果精度高,同时对突变信号有很强的实时跟踪能力。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。
- 李淑玉楼树美孔李军
- 关键词：KALMAN滤波器信息融合多传感器
- 单总线数字温度传感器在粮情监测系统中的应用被引量：6
- 2011年
- 基于单总线数字温度传感器的多点分布工作模式,设计并实现了一个粮堆温度监测系统.该系统可为每个传感器设置独立编号,并支持液晶显示,方便用户实时查询测点温度.系统通过串行总线与PC机通信,为粮情测控软件系统提供数据,最终完成相关分析与处理.试验证明,该系统运行稳定、可靠.
- 张芳王锋张校铭殷珍珍王婧
- 关键词：粮情监测系统单总线温度检测
- 基于混合蚁群算法的粮食配送中心选址优化被引量：2
- 2008年
- 根据粮食配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型。并且针对该模型引入一种混合蚁群算法,将遗传算法与蚂蚁聚类算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁聚类算法求精确解。
- 张秋闻甄彤
- 关键词：蚁群算法遗传算法
- 基于SMS的粮食流通实时监控系统的研究被引量：1
- 2010年
- 针对粮食流通信息处理技术较为滞后的问题,提出了一种基于SMS的粮食流通实时监控系统.系统采用以SMS方式和Windows服务方式实现智能手机与数据库服务器的数据交互,以GIS方式实现粮食流通的实时监控.系统能够方便、有效、及时地实现对粮食流通状况的动态监控.
- 张校铭王锋肖乐
- 关键词：SMSWINDOWS服务智能手机GIS
- GPS在粮食物流管理信息系统中的应用
- 针对粮食物流中车辆信息的实时采集和应用问题,本文将GPS技术、SMS技术和windows服务技术相结合以实现粮食车辆信息的采集,通过建立管理信息系统平台和地理信息系统平台实现对粮食车辆信息的管理与应用。实验证明,该方法能...
- 王锋张校铭张芳郭天池
- 关键词：粮食物流GPSSMSWINDOWS服务
- 文献传递
- 基于RBF神经网络的多传感器信息融合技术在粮情测控系统的应用被引量：1
- 2009年
- 将信息融合方法引入到粮情测控系统,提出一种基于多参数、两级信息融合的粮情测控方法。该方法综合了多因素对粮食品质的影响。首先通过改进的强跟踪kalman滤波器进行粮情数据初次融合,其融合结果再通过RBF神经网络算法进行融合处理。研究表明,此方法应用于粮情测控系统,提高了测控系统的可靠性。
- 孔李军王锋
- 关键词：粮情监测多传感器信息融合RBF神经网络
- 粮情测控系统中多传感器信息融合技术的应用被引量：13
- 2010年
- 为了保证储粮安全,需要严格控制的温度、水分、湿度和害虫等内部与外部因素。将信息融合技术应用于粮情测控系统,把多个异质传感器提供的数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性,提出一种基于多参数的两级信息融合方法。首先,通过分布图及自适应加权方法对粮情数据进行初次融合;然后,通过BP神经网络对其融合结果进行处理。该方法能够实现对同质数据的优化处理,并从整体上考虑了异质数据的互补性,提高了测控系统的可靠性。
- 王锋孔李军艾英山
- 关键词：粮情测控系统信息融合技术多传感器BP神经网络
- 我国粮食现代物流探析被引量：3
- 2011年
- 在分析粮食现代物流体系现状的基础上,探讨了我国粮食物流体系存在的问题。提出我国粮食物流业发展的若干建议,以期能够更好地发展我国粮食现代物流体系,从而确保粮食物流畅通,降低物流成本和保证国家粮食安全。
- 王锋甄彤张校铭
- 关键词：粮食物流运输成本粮食安全
- 自适应混沌粒子群优化的粮食应急点选址研究被引量：4
- 2012年
- 针对粮食应急点选址,将"运输时间最小"和"应急开始最早"作为目标,建立了相应的优化模型.利用基于粒子群的K-Medoids聚类算法进行求解,为了避免过早地陷入局部最优,提出了自适应混沌粒子群优化算法.该算法利用粒子与已知全局最优粒子的欧式距离来判断粒子群当前状态,并将其作为确定混沌扰动范围的启发信息,可以有效地提高最优解的精度.试验表明该算法优于传统的演化算法,较好地解决了粮食应急点选址问题.
- 肖乐吴相林张雪萍
- 关键词：聚类
