期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于波峰波谷特征提取技术的檀香紫檀光谱识别
1
作者
庄鹏燕
牛佳顺
+3 位作者
程俊
卢静宜
孙建平
何拓
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期3463-3472,共10页
伴随着经济水平的飞速增长,人们对红木产品的需求日益增大,而檀香紫檀作为一种珍贵红木因其在精神层面上符合人们的追捧且价格昂贵,具有巨大的商业价值而被不法分子替代和假冒。为维护木材市场的秩序和消费者的利益、实现对檀香紫檀的...
伴随着经济水平的飞速增长,人们对红木产品的需求日益增大,而檀香紫檀作为一种珍贵红木因其在精神层面上符合人们的追捧且价格昂贵,具有巨大的商业价值而被不法分子替代和假冒。为维护木材市场的秩序和消费者的利益、实现对檀香紫檀的快速无损检测以及鉴别,有必要建立一种快速、可靠的檀香紫檀木材智能识别方法。采用近红外光谱(NIR)分析技术提取檀香紫檀及其相似血檀的光谱信息,利用定性分析方法、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和误差反向传播人工神经网络(BPNN)对光谱信息建立校正模型,进而对檀香紫檀及其相似木材血檀进行识别;通过分析比较这三种模型对这两类木材识别的优缺点和识别准确率,验证该方法对檀香紫檀和血檀识别的可行性。研究发现三种判别模型均能够快速识别木材光谱图像,具有对檀香紫檀和血檀进行快速无损分类识别的能力,在选取不同图像处理方法的情况下,三种判别模型显示的结果各不相同,识别结果也存在差异。进一步分析表明,在使用BPNN模型对光谱数据进行建模时,通过预处理将原始光谱数据波长范围866~2533 nm的波峰波谷特征值作为输入,当输入层节点数为24个特征值,隐含层13个神经元时,模型的均方根误差最小,准确率达到96.43%。此外,缩短光谱范围并不会提高模型的识别率,而在三种模型中,全波段范围的BPNN模型具有最高的识别率。实验结果表明,基于人工神经网络模型结合NIR特征提取技术识别檀香紫檀木材有着较高的识别准确率,其效果相较于前人有一定的提升。该研究有利于减少人工识别的主观性,使用计算机更能够缩短识别时间,较高的准确率可以帮助维护木材市场的秩序和消费者权益。同时,这也为实现檀香紫檀智能视觉识别提供了参考,为红木产业的可持续发展提供技术支持。
展开更多
关键词
近红外光谱
木材识别
PLS-DA
BPNN
定性分析
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于波峰波谷特征提取技术的檀香紫檀光谱识别
1
作者
庄鹏燕
牛佳顺
程俊
卢静宜
孙建平
何拓
机构
广西
大学资源环境与材料
学院
国家林业和草原局野生动物保护监测中心
广西
民族
师范学院
艺术
学院
(
桂西
南
高端
家居设计
产业
学院
)
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期3463-3472,共10页
基金
国家自然科学基金项目(32260359)
贵科中引专项(贵科中引专项2022-)
桂西南高端家居设计产业学院平台项目(2021-304475)资助。
文摘
伴随着经济水平的飞速增长,人们对红木产品的需求日益增大,而檀香紫檀作为一种珍贵红木因其在精神层面上符合人们的追捧且价格昂贵,具有巨大的商业价值而被不法分子替代和假冒。为维护木材市场的秩序和消费者的利益、实现对檀香紫檀的快速无损检测以及鉴别,有必要建立一种快速、可靠的檀香紫檀木材智能识别方法。采用近红外光谱(NIR)分析技术提取檀香紫檀及其相似血檀的光谱信息,利用定性分析方法、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和误差反向传播人工神经网络(BPNN)对光谱信息建立校正模型,进而对檀香紫檀及其相似木材血檀进行识别;通过分析比较这三种模型对这两类木材识别的优缺点和识别准确率,验证该方法对檀香紫檀和血檀识别的可行性。研究发现三种判别模型均能够快速识别木材光谱图像,具有对檀香紫檀和血檀进行快速无损分类识别的能力,在选取不同图像处理方法的情况下,三种判别模型显示的结果各不相同,识别结果也存在差异。进一步分析表明,在使用BPNN模型对光谱数据进行建模时,通过预处理将原始光谱数据波长范围866~2533 nm的波峰波谷特征值作为输入,当输入层节点数为24个特征值,隐含层13个神经元时,模型的均方根误差最小,准确率达到96.43%。此外,缩短光谱范围并不会提高模型的识别率,而在三种模型中,全波段范围的BPNN模型具有最高的识别率。实验结果表明,基于人工神经网络模型结合NIR特征提取技术识别檀香紫檀木材有着较高的识别准确率,其效果相较于前人有一定的提升。该研究有利于减少人工识别的主观性,使用计算机更能够缩短识别时间,较高的准确率可以帮助维护木材市场的秩序和消费者权益。同时,这也为实现檀香紫檀智能视觉识别提供了参考,为红木产业的可持续发展提供技术支持。
关键词
近红外光谱
木材识别
PLS-DA
BPNN
定性分析
Keywords
Near-Infrared spectroscopy
Wood identification
PLS-DA
BPNN:Qualitative analysis
分类号
S781.23 [农业科学—木材科学与技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于波峰波谷特征提取技术的檀香紫檀光谱识别
庄鹏燕
牛佳顺
程俊
卢静宜
孙建平
何拓
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
