本文選題：光譜學(xué) + 太赫茲時(shí)域光譜　； 參考：《光學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：提出了一種基于隨機(jī)森林預(yù)測模型的太赫茲時(shí)域光譜的木材鑒別方法。對4種木材(2種紅木、2種非紅木)在0.2~1.2THz頻率范圍的吸收光譜的差異進(jìn)行分析;對得到的光譜吸光度數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析的數(shù)據(jù)降維處理,并提取方差貢獻(xiàn)率最高的五種主成分(總貢獻(xiàn)率高達(dá)99.65%);將其代入隨機(jī)森林預(yù)測模型預(yù)測鑒別紅木的真?zhèn)?得出相應(yīng)訓(xùn)練集和測試集的識別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的支持向量機(jī)預(yù)測模型和單一決策樹模型比較,使用時(shí)域光譜技術(shù)結(jié)合隨機(jī)森林預(yù)測模型能夠得到更高的識別率,識別率可達(dá)91.25%,能夠準(zhǔn)確對紅木和非紅木進(jìn)行檢測。
[Abstract]:A method of wood identification based on THz time domain spectrum based on stochastic forest prediction model is proposed. The differences of absorption spectra in the frequency range of 0.2~1.2THz were analyzed, and the data of principal component analysis (PCA) were reduced. The absorption spectra of 4 species of wood, 2 species of red wood and 2 species of non-mahogany were analyzed in the frequency range of 0.2~1.2THz, and the spectral absorbance data were reduced by principal component analysis (PCA). The five principal components with the highest contribution rate of variance (the total contribution rate is as high as 99.65g) are extracted and replaced into the stochastic forest prediction model to predict and identify the true or false of mahogany, and the recognition rates of the corresponding training set and test set are obtained. The experimental results show that compared with the traditional support vector machine prediction model and the single decision tree model, the time domain spectroscopy combined with the stochastic forest prediction model can achieve a higher recognition rate. The recognition rate can reach 91.25, and can accurately detect redwood and non-mahogany.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動化學(xué)院;廣西高校光電信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61565004) 廣西自然科學(xué)基金(2013GXNSFDA019002,2014GXNSFGA118003) 桂林市科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)課題(20140127-1,20150133-3)
【分類號】：O433.4

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本文編號：1871951