一种基于可见光/近红外光谱分析的递增式木材树种分类识别方法

    公开(公告)号:CN109870421B

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN201910237855.9

    申请日:2019-03-27

    Inventor: 赵鹏 李悦

    Abstract: 一种基于可见光/近红外光谱分析的递增式木材树种分类识别方法属于木材分类领域;但目前研究中都只是针对少数的树种进行识别;包括获取待测木材样品;对待测木材样品进行光谱一阶微分预处理;将处理后的木材样品信息通过SVDD分类器进行判别是否已知树种,若是已知树种,使用BP神经网络对已知树种进行树种类别的鉴别,判断出已知树种的类别;若是未知树种,进行t‑SNE降维处理,通过CFSFDP聚类算法进行自动聚类处理,引入CH聚类指标,设定簇类个数K的搜索范围,确定使得CH指标值最大的K为最佳聚类数;当未知树种的聚类样本达到阈值时,确定未知树种的具体类别;转移到木材样本数据库中,通过不断重复上述过程,本发明能够分类识别的木材树种数量将不断增加。

    一种基于可见光/近红外光谱分析的递增式木材树种分类识别方法

    公开(公告)号:CN109870421A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910237855.9

    申请日:2019-03-27

    Inventor: 赵鹏 李悦

    Abstract: 一种基于可见光/近红外光谱分析的递增式木材树种分类识别方法属于木材分类领域;但目前研究中都只是针对少数的树种进行识别;包括获取待测木材样品;对待测木材样品进行光谱一阶微分预处理;将处理后的木材样品信息通过SVDD分类器进行判别是否已知树种,若是已知树种,使用BP神经网络对已知树种进行树种类别的鉴别,判断出已知树种的类别;若是未知树种,进行t-SNE降维处理,通过CFSFDP聚类算法进行自动聚类处理,引入CH聚类指标,设定簇类个数K的搜索范围,确定使得CH指标值最大的K为最佳聚类数;当未知树种的聚类样本达到阈值时,确定未知树种的具体类别;转移到木材样本数据库中,通过不断重复上述过程,本发明能够分类识别的木材树种数量将不断增加。

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