【摘 要】
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为了提高木材内部缺陷的自动识别率,采用电阻层析成像（ERT）的方法获取电导率波动信号,通过小波包变换对采集的数据进行3层小波包分析,对八维特征向量进行提取,利用思维进化算法
【基金项目】
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国家林业局948项目“便携式立木腐朽电阻断层成像关键技术引进”(41314201)
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为了提高木材内部缺陷的自动识别率,采用电阻层析成像（ERT）的方法获取电导率波动信号,通过小波包变换对采集的数据进行3层小波包分析,对八维特征向量进行提取,利用思维进化算法（MEA）优化权值和阈值,孔洞、节子、腐朽试样各45组数据,进行BP神经网络训练,每种缺陷20组作为测试集,识别木材内部缺陷。结果表明：MEA-BP神经网络对木材孔洞、节子和腐朽的识别率分别为96.92%、95.38%和92.31%,该模型解决了复杂组合的优化问题,提高了搜索效率,并且达到最佳的预测效果。
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