基于蚁群分类算法的 木材干燥过程含水率预测研究

• 作者: 孙禹 李元 贾鹤鸣
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 群智能算法 蚁群分类算法 分类预测 木材含水率 木材干燥
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|S781.33|S782.31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2017.12.104

摘要

为了解决木材纤维饱和点附近含水率突然失真的问题,并提供可行有效的木材含水率预测方法,笔者介绍了绝对含水率和相对含水率的概念,阐述了木材含水率检测的具体操作方法,详细论述了传统蚁群分类算法理论,根据木材含水率具有非线性变化的特点,采用蚁群分类算法对木材含水率数据进行了分类预测实验研究.实验结果表明,蚁群分类算法能够实现对木材纤维饱和点附近含水率的较准确预测,并且与传统分类预测算法相比,预测精度和预测效率都有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李元	东北林业大学机电工程学院	10	95	4.0	9.0
2	贾鹤鸣	东北林业大学机电工程学院	126	543	13.0	18.0
3	孙禹	东北林业大学机电工程学院	2	7	1.0	2.0