木材屬于天然的有機(jī)高分子化合物,在國民經(jīng)濟(jì)中,扮演重要角色。是重要的可再生原料同時也是必不可少的生活資源。但是目前市場上木材質(zhì)量良莠不齊,商家以次充好,且很多木材紋理走勢相似,依據(jù)肉眼難以辨別。在劃分木材質(zhì)地,鑒別木材種類和真?zhèn)沃?仍存在許多困難。因此對木材樹種的分類方法上仍需不斷探索,推陳出新。目前使用的分類算法仍有些許不足,大部分分類過程僅僅依靠所采集的光譜信息,對木材圖像紋理信息的挖掘深度不夠,沒有充分利用顯微高光譜圖像“圖譜合一”的特點(diǎn)。此外,監(jiān)督分類算法中支持向量機(jī)在處理非線性問題方面以及應(yīng)對維數(shù)災(zāi)難上發(fā)揮特有的優(yōu)勢,但對于核函數(shù)的選取和應(yīng)用較為單一,因此本論文在此基礎(chǔ)上,針對上述問題,在復(fù)合核的框架下,提出有效的光譜信息與圖像紋理信息融合的方法對木材分類。針對二十種木材樹種的顯微高光譜數(shù)據(jù)信息,本文的主要內(nèi)容和工作如下:（1）基于分形理論的顯微高光譜圖像的圖像紋理特征提取將分形理論引入顯微高光譜成像的木材分類中,本文提出了應(yīng)用多重分形譜的顯微高光譜木材紋理特征提取方法。采用自適應(yīng)波段選擇和K-L散度兩種降維方法挑選特征波長,降低波段數(shù)量,減少運(yùn)算量。提出了三種不同的函數(shù)密度... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１美國橡樹的顯微高光譜示意圖??（二）顯微高光譜數(shù)據(jù)特性??（１）高分辨率

?東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文???ＬＬ２＾?；?ＨＬｒ??ＭＬ，－??ＨＬ２－?ｈｈ２－??ＬＨ，?ＨＨｒ??圖２－２小波變換特征示意圖??２．５顯微高光譜分類模型算法??分類算法可被分為監(jiān)督分類和無監(jiān)督分類，監(jiān)督分類常被用來進(jìn)行定量分析，是模??式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的典型分類算法。核心思想是對將要進(jìn)行分類識別的對象分到??具體某一類中，分類的依據(jù)是該目標(biāo)的觀測特征。己知訓(xùn)練樣本是監(jiān)督分類的前提條件。??通過對己知的訓(xùn)練樣本統(tǒng)計特征，并依據(jù)統(tǒng)計的特征建立分類模型，從而對待測的目標(biāo)??進(jìn)行分類，區(qū)分類別。??２＿５＿１?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由Ｗｅｒｂｏｓ于１９７４年提出的，是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最大的特??征是：信號向前傳遞，誤差反向傳播１８７］。??（一）ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)概述??（１）神經(jīng)元模型：網(wǎng)絡(luò)的每個神經(jīng)元都接受來自其它神經(jīng)元的輸出，且按照一定??的規(guī)則，如圖２－３所示是ＢＰ的神經(jīng)元模型。??ｙ?＝?ｆ＜Ｘ７＝ｉ?ｗｉ?ｘｉ?＋?ｂ）?（２－４６）??式中Ａ是輸入向量、６是偏置、／是傳遞函數(shù)。??（Ｈ）？？？??［＇＼＾ｙ?＇?￣?Ｊ—??Ｊ?＾?／（？）?．?ｙ??圖２－３?ＢＰ神經(jīng)元模型??常用的傳遞函數(shù)Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)和線性函數(shù)。Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)光滑可微，且其可微的特??－２０－??

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3004348