基于FLANN数据融合的木材含水率检测方法

• 作者: 张佳薇 曹军
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 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
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 65-68
• 分类号: TP212.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2010.12.021

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹军		133	1090	17.0	23.0
2	张佳薇		66	269	9.0	13.0