基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
利用人工神经网络(ANN)对含有不同缺陷程度的木材进行了定性和定量解析.通过选择合理的神经网络结构,建立有效的训练样本集,确定合理的参数及训练方法,对3种不同缺陷类型木材进行了解析,考察了网络的泛化能力.结果表明:该网络能够对不同缺陷程度的木材进行准确地识别,而且本研究为人工神经网络在木材缺陷损伤的定性和定量分析方面提供了一种有效的方法.
推荐文章
卷积神经网络在岩性识别中的应用
测井解释
深度学习
卷积神经网络
岩性识别
人工神经网络在木材缺陷检测中的应用
图像处理
人工神经网络
无损检测
木材缺陷
基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构损伤识别
人工神经网络
遗传算法
桥梁损伤识别
抗弯刚度
卷积神经网络在乐器板材优劣识别中的应用研究
卷积神经网络
网格搜索
语谱图
木材振动信号
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 人工神经网络在木材损伤识别中的应用
来源期刊 数据采集与处理 学科 农学
关键词 神经网络 木材损伤 自动识别
年,卷(期) 2009,(z1) 所属期刊栏目 信号检测与处理
研究方向 页码范围 118-120
页数 3页 分类号 TP274|S781
字数 2303字 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
共引文献  (17)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (22)
二级引证文献  (2)
1982(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
神经网络
木材损伤
自动识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导