基于近红外光谱与误差反向传播神经网络技术的三种人工林木材识别研究

发布时间：2017-08-02 03:24

  本文关键词：基于近红外光谱与误差反向传播神经网络技术的三种人工林木材识别研究

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【摘要】：利用近红外光谱结合误差反向传播神经网络(BP)对三种人工林木材(尾叶桉、马尾松、南方无性系I-72杨)进行识别,探讨隐含层神经元个数、光谱预处理方法、光谱范围对BP网络模型的影响,并与SIMCA法所建模型做比较。结果表明:(1)BP网络结合全波段(780~2 500nm)近红外光谱数据建模,识别正确率达到97.78%,并确定隐含层神经元数为13;(2)全波段光谱建模比短波段(780~1 100nm)和长波段(1 100~2 500nm)光谱建模识别效果好,其识别正确率分别为97.78%,95.56%和96.67%,用一阶导数和二阶导数对全波段光谱进行预处理后,BP网络模型识别正确率分别为93.33%和71.11%;用多元散射校正(MSC)对全波段光谱进行预处理后,BP网络模型识别正确率为98.89%,(3)在三种波段(780~2 500,780~1 100和1 100~2 500nm)光谱建模的情况下,BP网络建模识别正确率分别为95.56%,96.67%和97.78%,SIMCA模型识别正确率分别为76.67%,81.11%和82.22%,BP网络建模比SIMCA法建模对三种人工林木材的识别正确率高。
【作者单位】： 中国林业科学研究院林业新技术研究所;中国林业科学研究院木材工业研究所;
【关键词】： BP网络 近红外光谱 SIMCA 分类 尾叶桉、马尾松、南方无性系I-杨
【基金】：国家自然科学基金项目(30800889,31370711)资助
【分类号】：O657.33;S781.1
【正文快照】： 引言我国木材资源短缺,为了缓解这一矛盾,必须大力发展人工林并高效利用木材资源。我国人工林保存面积达8亿多亩,居世界第一,其中杨树总面积超过1亿500万亩,桉树总面积6 000多万亩,马尾松是我国南部重要用材树种,经济价值高,然而,传统的木材品质鉴别方法需要消耗大量的人力、

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本文编号：607454