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Research on the Aesthetic Evaluation Method of Seeding Machinery Based on RBF Neural Network

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.12 (2016.12)바로가기
  • 페이지
    pp.433-442
  • 저자
    Huiping Guo, Fuzeng Yang, Jundang Lu, Lin Zhu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A297968

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원문정보

초록

영어
Aesthetic factors are an essential part of farm machinery development and design. In this paper, we take seeding machinery, typical farm machinery, as an instance and establish an aesthetic evaluation model for seeding machinery based on RBF neural network to predict design effects, which will provide important evidence to intelligent design of seeding machinery. Furthermore, aesthetic characteristic elements of seeding machinery are analyzed to establish an evaluation index system that is classified into three levels, of which the first-level index include technical and formal beauty, the second-level index contains beauty of function, material, shape and color and the third-level index comprises 17 factors. RBF neural network is employed to establish a mathematical model, where input layer is composed of 17 low-level evaluation index values and output layer is the comprehensive evaluation values of aesthetics by experts. Training and verification of 22 samples found that predictive effects of RBF neural network-based model on the evaluation model of seeding machinery modeling are superior to BP network-based prediction model, for it can better deal with uncertainties.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Research Frameworks
 3. Establishment of Aesthetic Evaluation Standard
  3.1. Aesthetic Characteristic Analysis of Seeding Machinery
  3.2. Evaluation Indexes of Seeding Machinery
 4. Aesthetic Model based on RBF Neural Network
  4.1. Principles of BP
  4.2. Working Principles of RBF
  4.3. Aesthetic Evaluation Model based on RBF Neural Network
 5. Simulation Experiment
  5.1. Sample Data Acquisition
  5.2. Result Analysis of Simulation Test
 6. Conclusions
 References

키워드

Radial Basis Function neural network RBF neural network seeding machinery aesthetic evaluation

저자

  • Huiping Guo [ College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China ]
  • Fuzeng Yang [ College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China ]
  • Jundang Lu [ College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China / Shaanxi Agricultural Machinery Research, Xianyang, Shaanxi, China ]
  • Lin Zhu [ College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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