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提出将动态称重的重量估计过程转化为基于称重信号统计分布特性的非线性函数拟合过程，构建了两层前馈***网络MLP的重量预测模型。结果如下:基于不同处理速度下测试样本的***网络模型MLP1，MLP2和MLP3同样能够显著提高禽蛋动态称重的精度。通过对比发现，MLP0与MLP1，MLP2和MLP3具有相似的称重精度。因此，基于两层前馈***网络的动态称重算法可以有效地提高不同测量速度下禽蛋和水果的动态称重精度。

动态称重装置空载运行时振动干扰的研究。结果表明:1)禽蛋称重装置采用分离式称重传感器组件安装架可以减少低频振动干扰噪声;2)处理速度并不会影响禽蛋动态称重信号中振动干扰的频率的大小，上海蜗牛重量分级机，只影响振动干扰的强度，且三个速度下的振动干扰的主频均在90 Hz左右;3)水果动态称重装置的运行速度直接影响振动干扰频率的大小和强度。振动干扰有多个共振峰，但是具有明显的主频;4)水果动态称重装置还具有频率在10Hz内低频段的振动干扰，且频率随处理速度的增大而提高和增强。

MLP0能够显著提高禽蛋和水果动态称重的精度。

1)禽蛋动态称重中，蜗牛重量分级机尺寸，检测误差为-1.133 g，误差平均值为0.025 g，标准差为0.276 g。相比于滤波和平均值(均值，中位数，25%截尾均值)重量估计的方法AME，蜗牛重量分级机哪家好，MLP0的基于误差平均值的总体测量精度提高率分别为90.5%，蜗牛重量分级机型号，81.8%和85.5%，而基于误差标准差的总体测量精度提高率分别为55.4%，29.2%和39.3%;

2)水果动态称重中，测试集样本的误差平均值为-0.126g，误差标准差为1.374 g。相比于AME，MLP0的基于误差平均值的总体测量精度提高率分别为86.1%，89.5%和88.8%，而基于误差标准差的总体测量精度提高率分别为14.3%，36.5%和 29.0%。

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