公开(公告)号：CN109253985B

公开(公告)日：2022-01-11

申请号：CN201811436277.3

申请日：2018-11-28

Applicant: 东北林业大学 ,  扬州市良匠古筝制作研究院有限公司

Inventor： 黄英来 ,  孟诗语 ,  苗红 ,  曲玉利 ,  于鸣 ,  温馨

IPC: G01N21/359 ,  G01N21/3563 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的近红外光谱识别古筝面板用木材等级的方法，所述方法包括如下步骤：(1)将包含不同等级的古筝面板用木材的近红外光谱数据进行Savitzky‑Golay卷积平滑和一阶导数预处理和主成分分析；(2)构建改进的BP神经网络模型；(3)训练改进的BP神经网络模型；(4)利用训练好的改进的BP神经网络模型对古筝面板用木材近红外光谱数据进行分类，从而实现古筝面板用木材的等级识别。本发明基于可以涵盖不同等级古筝面板用木材的化学物质的近红外光谱数据进行判别，测量数据快，成本低，判断时间短，有效缩小计算数据量，不掺杂主观臆断，稳定性较高，方法更具健壮性。

公开(公告)号：CN109253985A

公开(公告)日：2019-01-22

申请号：CN201811436277.3

申请日：2018-11-28

Applicant: 东北林业大学 ,  扬州市良匠古筝制作研究院有限公司

Inventor： 黄英来 ,  孟诗语 ,  苗红 ,  曲玉利 ,  于鸣 ,  温馨

IPC: G01N21/359 ,  G01N21/3563 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的近红外光谱识别古筝面板用木材等级的方法，所述方法包括如下步骤：(1)将包含不同等级的古筝面板用木材的近红外光谱数据进行Savitzky-Golay卷积平滑和一阶导数预处理和主成分分析；(2)构建改进的BP神经网络模型；(3)训练改进的BP神经网络模型；(4)利用训练好的改进的BP神经网络模型对古筝面板用木材近红外光谱数据进行分类，从而实现古筝面板用木材的等级识别。本发明基于可以涵盖不同等级古筝面板用木材的化学物质的近红外光谱数据进行判别，测量数据快，成本低，判断时间短，有效缩小计算数据量，不掺杂主观臆断，稳定性较高，方法更具健壮性。

公开(公告)号：CN210347546U

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201920985322.4

申请日：2019-06-27

Applicant: 东北林业大学 ,  扬州市良匠古筝制作研究院有限公司

Inventor： 黄英来 ,  孟诗语 ,  卢莹 ,  王佳琪 ,  温馨 ,  董志斌 ,  李晓霜

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/34

Abstract: 电磁钟摆式木材振动信号自动采集装置。本实用新型涉及一种电磁钟摆式木材振动信号自动采集装置。车板（1）的一个侧面固定设置板Ⅰ（11），板Ⅰ（11）的顶端转动连接连杆Ⅰ（13）的一端，连杆Ⅰ（13）的另一端转动连接T形杆（14）的横向一端，T形杆（14）的横向另一端通过连杆Ⅱ（15）转动连接电动机Ⅰ（16）的输出轴，电动机Ⅰ（16）的输出轴穿过板Ⅰ（11）的下端，T形杆（14）的斜杆转动连接倒T形支撑框（17）。本实用新型敲击木板的力度无主观影响，保证所采集木材声音信号的有效性。