基于近紅外光譜與誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的三種人工林木材識別研究
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【摘要】:利用近紅外光譜結(jié)合誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)對三種人工林木材(尾葉桉、馬尾松、南方無性系I-72楊)進(jìn)行識別,探討隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、光譜預(yù)處理方法、光譜范圍對BP網(wǎng)絡(luò)模型的影響,并與SIMCA法所建模型做比較。結(jié)果表明:(1)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合全波段(780~2 500nm)近紅外光譜數(shù)據(jù)建模,識別正確率達(dá)到97.78%,并確定隱含層神經(jīng)元數(shù)為13;(2)全波段光譜建模比短波段(780~1 100nm)和長波段(1 100~2 500nm)光譜建模識別效果好,其識別正確率分別為97.78%,95.56%和96.67%,用一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)對全波段光譜進(jìn)行預(yù)處理后,BP網(wǎng)絡(luò)模型識別正確率分別為93.33%和71.11%;用多元散射校正(MSC)對全波段光譜進(jìn)行預(yù)處理后,BP網(wǎng)絡(luò)模型識別正確率為98.89%,(3)在三種波段(780~2 500,780~1 100和1 100~2 500nm)光譜建模的情況下,BP網(wǎng)絡(luò)建模識別正確率分別為95.56%,96.67%和97.78%,SIMCA模型識別正確率分別為76.67%,81.11%和82.22%,BP網(wǎng)絡(luò)建模比SIMCA法建模對三種人工林木材的識別正確率高。
【作者單位】: 中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)新技術(shù)研究所;中國林業(yè)科學(xué)研究院木材工業(yè)研究所;
【關(guān)鍵詞】: BP網(wǎng)絡(luò) 近紅外光譜 SIMCA 分類 尾葉桉、馬尾松、南方無性系I-楊
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(30800889,31370711)資助
【分類號】:O657.33;S781.1
【正文快照】: 引言我國木材資源短缺,為了緩解這一矛盾,必須大力發(fā)展人工林并高效利用木材資源。我國人工林保存面積達(dá)8億多畝,居世界第一,其中楊樹總面積超過1億500萬畝,桉樹總面積6 000多萬畝,馬尾松是我國南部重要用材樹種,經(jīng)濟(jì)價(jià)值高,然而,傳統(tǒng)的木材品質(zhì)鑒別方法需要消耗大量的人力、
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,本文編號:607454
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