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基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究
基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究
作者:
孙一丹
王学顺
谢冰峰
谭念
黄安民
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
树种识别
主成分分析
支持向量机
遗传算法
粒子群算法
摘要:
为了探究一种新型高效的树种鉴别方法,以桉木、杉木、落叶松、马尾松和樟子松近红外光谱数据为研究对象,分别建立了基于主成分分析和支持向量机的木材树种定性识别模型.在主成分识别模型中,样本光谱数据经过预处理后绘制了其二维和三维主成分得分图,可以看出:主成分分析得分图能有效区分五种木材树种,且三维得分图比二维得分图更能直观、清晰展示树种之间的差异,表明主成分分析在可视化层面上可对小样本树种进行有效判别.在支持向量机识别模型中,分别建立了以遗传算法和粒子群算法为代表的智能算法优化支持向量机树种识别模型,结果显示,遗传算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为95.71%,测试集预测准确率为94.29%,算法用时134.08 s;粒子群算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为94.29%,测试集预测准确率为100.00%,算法用时19.98 s,表明基于智能算法支持向量机树种识别模型能够实现对木材树种的有效鉴别.该研究对近红外光谱分析技术在木材科学领域的应用进行了有益探索,为木材树种的快速识别提供了新方法.
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文献信息
篇名
基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究
来源期刊
光谱学与光谱分析
学科
化学
关键词
树种识别
主成分分析
支持向量机
遗传算法
粒子群算法
年,卷(期)
2017,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
3370-3374
页数
5页
分类号
O657.3
字数
3647字
语种
中文
DOI
10.3964/j.issn.1000-0593(2017)11-3370-05
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
黄安民
中国林业科学研究院木材工业研究所
40
700
15.0
25.0
2
王学顺
北京林业大学数学系
17
150
7.0
11.0
3
孙一丹
北京林业大学数学系
7
28
3.0
5.0
4
谭念
北京林业大学数学系
2
9
1.0
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谢冰峰
北京林业大学数学系
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研究主题发展历程
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遗传算法
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
光谱学与光谱分析
主办单位:
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0593
CN:
11-2200/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
邮发代号:
82-68
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
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