【摘 要】
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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 re
【机 构】
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首都师范大学,中国林业科学院木材工业研究所
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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。
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