基于MEA-BP神经网络对木材内部缺陷诊断的研究

• 作者: 刘佳美 徐凯宏 王立海
• 来源期刊: 林产工业
• 学科: 农学
• 关键词: 缺陷识别 小波包分析 MEA-BP神经网络 无损检测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: S781.5
• 字数: 2928字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19531/j.issn1001-5299.201802005

摘要

为了提高木材内部缺陷的自动识别率,采用电阻层析成像(ERT)的方法获取电导率波动信号,通过小波包变换对采集的数据进行3层小波包分析,对八维特征向量进行提取,利用思维进化算法(MEA)优化权值和阈值,孔洞、节子、腐朽试样各45组数据,进行BP神经网络训练,每种缺陷20组作为测试集,识别木材内部缺陷.结果表明:MEA-BP神经网络对木材孔洞、节子和腐朽的识别率分别为96.92％、95.38％和92.31％,该模型解决了复杂组合的优化问题,提高了搜索效率,并且达到最佳的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立海	东北林业大学机电工程学院	230	2904	28.0	40.0
2	徐凯宏	东北林业大学机电工程学院	64	468	9.0	19.0
3	刘佳美	东北林业大学机电工程学院	1	4	1.0	1.0