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基于FLANN数据融合的木材含水率检测方法
引用本文:张佳薇,曹军.基于FLANN数据融合的木材含水率检测方法[J].东北林业大学学报,2010,38(12).
作者姓名:张佳薇  曹军
作者单位:东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040
基金项目:国家自然科学基金项目(30771678)
摘    要:针对木材含水率的检测精度受到多种环境因子(温度、平衡含水率、风速等)的影响,提出了一种基于函数联接型神经网络FLANN的数据融合方法以消除环境温度对木材含水率检测精度的扰动。FLANN能利用函数扩展替代多层感知器(MLP)的隐含层,将输入信号空间维度下的线性不可分类的问题,扩展至较高信号空间维度的超平面上,简化了MLP的架构。与MLP相比,FLANN具有结构简单、收敛速度快和计算量小的特点。仿真结果及实验验证表明:基于FLANN的数据融合方法,能有效消除环境因子的扰动,并可实现木材含水率的稳定、实时、高精度检测。

关 键 词:函数联接型神经网络  数据融合  多层感知器  木材含水率

Testing Method of Wood Moisture Content Based on FLANN Data Fusion
Zhang Jiawei,Cao Jun.Testing Method of Wood Moisture Content Based on FLANN Data Fusion[J].Journal of Northeast Forestry University,2010,38(12).
Authors:Zhang Jiawei  Cao Jun
Institution:Zhang Jiawei,Cao Jun(School of Mechanical , Electrical Engineering,Northeast Forestry University,Harbin 150040,P.R.China)
Abstract:The measurement precise of wood moisture content(WMC) is disturbed by many ambient factors such as temperature,equilibrium moisture content and wind speed;therefore a new testing method for wood moisture content(WMC) was put forward based on Functional Link Artificial Neural Networks(FLANN) in order to eliminate the disturbances caused by ambient factors.In the FLANN,functional expansion could substitute the hidden layer of multilayer perceptron(MLP),and the dimension of the input signal space was enhanced ...
Keywords:Functional link artificial neural networks  Data fusion  Multilayer perceptron  Wood moisture content  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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