【摘 要】
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针对木材分类特征的繁多，同科属木材种间差异小，单纯依靠一种特征分类易误识等特点，提出了一种基于模糊 BP 综合神经网络的新型木材树种分类识别方法。该方法使用分类特征的模糊
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划专项资助项目(NCET-12-0809);教育部中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2572014EB05-01);中国博士后科学基金特别资助项目(2012T50318)
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针对木材分类特征的繁多，同科属木材种间差异小，单纯依靠一种特征分类易误识等特点，提出了一种基于模糊 BP 综合神经网络的新型木材树种分类识别方法。该方法使用分类特征的模糊化处理，充分考虑木材的分类特征本身存在的不确定性；同时使用一种特征级数据融合方法，该综合神经网络包括颜色特征、主要和次要纹理特征和光谱特征4个 BP 子网络；并用散度进行光谱特征波段的特征选择，还运用遗传算法对网络结构进行优化处理，提高了该综合神经网络的收敛性和稳定性。实验时针对东北地区常见的5种树种（白松、樟子松、落叶松、杨木和桦木）木
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