【摘 要】
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针对基于近红外光谱的硬木表面缺陷分类检测中,由于样本数量有限、数据代表性不足等原因,导致的分类器泛化能力不足、精度仍有待提高等问题,提出适应成分分析与深度迁移前馈
【基金项目】
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国家自然科学基金(31700643),中央高校基本科研业务费专项资金(2572017DB05),中央高校研究生自主创新基金(2572015AB24)
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针对基于近红外光谱的硬木表面缺陷分类检测中,由于样本数量有限、数据代表性不足等原因,导致的分类器泛化能力不足、精度仍有待提高等问题,提出适应成分分析与深度迁移前馈神经网络相结合的方法,有效地迁移其他树种光谱与缺陷对应知识至目标分类器,提高分类器性能。以色木样本为源域,柞木样本为目标域,根据近红外光谱定性分析方法,在900~1 700 nm光谱波长范围内采集了色木、柞木样本表面无瑕、活节、死节等3种近红外光谱数据。经过标准正态变量变换和Savitzky-Golay平滑进行原始光谱去噪预处理后投入建立的基于适
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