模式識別技術在木材智能檢測中的應用 張怡卓 9787030807779 【台灣高等教育出版社】

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書名：模式識別技術在木材智能檢測中的應用
ISBN：9787030807779
出版社：科學
著編譯者：張怡卓
頁數：244
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724438
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內容簡介

實木板材表面特徵與物理性能直接影響板材利用與產品質量，本書以實木板材表面特徵與物理性能檢測為對象，以圖像處理與光譜分析為檢測手段，應用模式識別領域的新技術與新方法對實木板材開展檢測與分析等。本書內容整合了作者的科研成果，系統介紹了線性分類器、聚類算法、主成分分析法、遺傳算法、粒子群優化算法、支持向量機、壓縮感知、神經網絡等模式識別的基本原理，以及參數優化和相關改進策略，給出了實木板材物理性能檢測與表面特徵分析的整體流程和實驗結果分析的相應方法。本書理論與實踐相結合，可以幫助讀者掌握模式識別方法的具體應用過程，並解決應用中遇到的問題。

目錄

前言
緒論
第1章 板材基本密度的近紅外光譜檢測方法
1 1 概述
1 2 密度檢測基本方法
1 3 近紅外光譜分析技術
1 3 1 近紅外光譜分析技術特點
1 3 2 木材的近紅外光譜檢測研究現狀
1 3 3 近紅外光譜分析流程
1 4 樣本製備與近紅外光譜定量分析流程
1 4 1 柞木樣本材料製備
1 4 2 實驗儀器介紹
1 4 3 柞木樣本光譜採集
1 4 4 柞木基本密度測量
1 5 木材基本密度的光譜奇異值剔除與光譜數據預處理
1 5 1 光譜奇異值剔除方法
1 5 2 木材近紅外光譜數據預處理方法
1 5 3 實驗結果與分析
1 6 木材基本密度的近紅外光譜特徵波長提取
1 6 1 譜區選擇算法
1 6 2 連續投影算法
1 6 3 基於BiPLS-SPA的光譜特徵優選方法
1 6 4 光譜特徵選擇結果及其分析
1 7 小波神經網絡在木材基本密度近紅外建模中的應用
1 7 1 小波神經網絡模型簡介
1 7 2 基於小波神經網絡的木材基本密度建模
1 7 3 實驗結果與分析40 參考文獻
第2章 基於纖維角檢測的實木板材抗壓彈性模量預測方法
2 1 概述
2 2 板材彈性模量檢測設備硬體
2 2 1 纖維角檢測設備
2 2 2 圖像採集模塊
2 2 3 運動模塊
2 2 4 計算模塊
2 3 板材纖維角測量方法
2 3 1 管胞效應
2 3 2 激光光斑圖像處理
2 3 3 激光輪廓圖像擬合與纖維角測量
2 3 4 測量精度測試
2 4 纖維角分佈與彈性模量的建模
2 4 1 神經元模型
2 4 2 基於梯度的訓練方法與優化
2 4 3 基於纖維角分佈的彈性模量預測模型
參考文獻
第3章 基於近紅外光譜的板材缺陷形態反演方法
3 1 概述
3 2 實木板材缺陷的近紅外光譜檢測現狀
3 3 實木板材缺陷反演模型
3 4 實木板材缺陷樣本製備與數據採集
3 4 1 含缺陷的落葉松樣本製備
3 4 2 近紅外光譜採集設備介紹
3 4 3 落葉松樣本缺陷邊緣光譜採集
3 4 4 落葉松缺陷角度測量
3 5 實木板材缺陷異常樣本剔除與光譜數據預處理
3 5 1 樣本校正集和預測集及異常樣本剔除劃分方法
3 5 2 近紅外光譜數據預處理方法
3 5 3 實驗結果與分析
3 6 近紅外光譜特徵波長提取
3 6 1 缺陷樣本光譜特徵優化的PLS模型
3 6 2 光譜特徵選擇實驗與結果分析
3 7 基於神經網絡的實木板材缺陷形態預測方法
3 7 1 BP神經網絡預測實木板材缺陷角度
3 7 2 小波神經網絡預測實木板材缺陷角度
3 7 3 預測缺陷角度結果比較
3 7 4 實木板材缺陷形態模擬結果104 參考文獻
第4章 實木板材力學近紅外光譜極限學習機建模
4 1 概述
4 2 木材力學性質的近紅外光譜研究現狀
4 3 實驗數據採集
4 3 1 抗彎力學樣本的加工
4 3 2 近紅外光譜數據採集
4 3 3 抗彎強度和抗彎彈性模量的真實值測量
4 4 異常樣本剔除與近紅外光譜的預處理
4 4 1 基於馬哈拉諾比斯距離的異常樣本剔除
4 4 2 K-S校正集和預測集劃分
4 4 3 預處理結果分析
4 5 基於光譜數據特徵優化的PLS模型
4 5 1 PSO優化光譜特徵與SiPLS模型
4 5 2 LLE優化光譜特徵與PLS模型
4 5 3 Isomap優化光譜特徵與PLS模型
4 6 特徵優化PLS的實驗結果與分析
4 6 1 PLS模型的實驗結果
4 6 2 SiPLS模型的實驗結果
4 6 3 PSO-SiPLS模型的實驗結果
4 6 4 LLE-PLS模型的實驗結果
4 6 5 Isomap-PLS模型的實驗結果
4 6 6 模型預測性能比較
4 7 基於極限學習機的預測模型
4 7 1 極限學習機簡介
4 7 2 實驗結果與分析137 參考文獻
第5章 實木板材表面缺陷的近紅外光譜支持向量辨識方法
5 1 概述
5 2 實木板材表面缺陷檢測研究現狀
5 3 板材缺陷分析與板材光譜的數據採集處理
5 3 1 缺陷類別
5 3 2 板材加工、數據採集及預處理
5 4 光譜數據特徵選擇及支持向量機參數優化
5 4 1 支持向量機簡介
5 4 2 特徵選擇
5 4 3 實驗結果與分析
5 5 改進的偏二叉樹雙支持向量機分類模型
5 5 1 雙支持向量機簡介
5 5 2 二叉樹支持向量機簡介
5 5 3 改進的偏二叉樹雙支持向量機簡介
5 5 4 實驗結果與分析173 參考文獻
第6章 基於特徵融合的木材紋理分類
6 1 概述
6 2 木材紋理特徵提取與分類器的研究現狀
6 2 1 紋理特徵提取的研究現狀
6 2 2 分類器的研究現狀
6 3 實驗樣本採集
6 4 基於小波變換的特徵提取
6 4 1 最佳分解級數的確定
6 4 2 小波基確定
6 4 3 特徵提取
6 4 4 實驗結果與分析
6 5 基於曲波變換的特徵提取
6 5 1 第一代曲波變換簡介
6 5 2 第二代曲波變換簡介
6 5 3 實驗結果與分析
6 6 基於遺傳算法
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