人工神经网络结合近红外光谱用于木材树种识别

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摘要：测量了不同产地及品种的89个木材样品的近红外光谱,并分别使用反向传播人工神经网络（backpropagation artificial neural networks,BPANN）与广义回归神经网络（generalized regression neural network,GRNN）建立了NIRS树种识别模型。通过方差分析分别选择两种神经网络所用参数,并采用最优参数进行网络训练。考虑到样品光谱的差异,对含不同水平白噪声与不同水平偏置的光谱进行模拟,并使用建立的模型对模拟光谱进行预测。发现两种神经网络模型均有较好的预测结果,其中BPANN模型,对含偏置水平不高于2%、噪声水平不高于4%的模拟光谱识别正确率在97%以上;GRNN模型,对含偏置水平不高于2%、噪声水平不高于4%的模拟光谱识别正确率在99%以上。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90993X/201209/43036219.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 人工神经 神经网 红外光 人工神经网络 木材树种识别 近红外光谱 方差分析