БИК-инверсионная модель прогнозирования плотности древесины лиственницы при разном содержании влаги на основе нейронной сети BP, оптимизированной с помощью нескольких алгоритмо

Wang Z.; Zhang Z.; Williams R. A.; Li Y.

БИК-инверсионная модель прогнозирования плотности древесины лиственницы при разном содержании влаги на основе нейронной сети BP, оптимизированной с помощью нескольких алгоритмо

Wang Z. , Zhang Z. , Williams R. A. , Li Y.

2024

При изменении содержания влаги базовая модель прогнозирования плотности древесины лиственницы по спектрам в ближнем ИК-диапазоне демонстрирует меньшую точность и надежность или даже неработоспособность. Для решения этой проблемы предложена модель прогнозирования на основе нейронной сети BP (MVO-BPNN), оптимизированная с помощью нескольких алгоритмов для повышения точности. Сравнивались результаты, полученные предварительной обработкой метода сглаживания Савицкого–Голея, удаления тренда и сглаживания 15-точечным скользящим средним. Метод частичных наименьших квадратов использован для выделения характерных полос спектров ближнего ИК-диапазона. Показано, что модель прогнозирования, основанная на MVOBPNN, предпочтительнее моделей обычной нейронной сети и нейронной сети с генетическим алгоритмом. С помощью модели MVO-BPNN можно эффективно прогнозировать плотность древесины с различным содержанием влаги.

Wang Z. , Zhang Z. , Williams R. A. , Li Y. БИК-инверсионная модель прогнозирования плотности древесины лиственницы при разном содержании влаги на основе нейронной сети BP, оптимизированной с помощью нескольких алгоритмо. Журнал прикладной спектроскопии. 2024;91(2):320.

Цитирование

Список литературы

1. Y. Yang, S. J. Shen, Sci. Technol. Rev., 28, No. 14, 113–117 (2010).

2. V. Nasir, S. Nourian, Z. Zhou, et al., Wood Sci. Technol., 53, No. 5, 1093–1109 (2019).

3. Y. Li, Y. X. Li, H. K. Xu, et al., J. Nanjing For. Univ., 40, No. 6, 148–156 (2016).

4. T. X. Ho, L. R. Schimleck, J. Dahlen, et al., Wood Sci. Technol., 56, No. 5, 1419–1437 (2022).

5. W. Qi, Z. Xiong, H. Tang, et al., J. Appl. Spectrosc., 88, No. 2, 461–467 (2021).

6. C. M. Popescu, P. Navi, M. I. P. Pena, et al., Spectrochim. Acta, A, 191, 405–412 (2018).

7. Z. Y. Wang, S. K. Yin, C. X. Li, et al., J. Northwest For. Univ., 34, No. 1, 229–236 (2019).

8. J. Wang, Y. J. Li, Y. C. Chen, et al., J. Nanjing For. Univ., Nat. Sci. Ed., 47, No. 3, 237–246 (2023).

9. X. A. Bai, Y. E. Liu, L. L. Xue, Laser J., 41, No. 10, 97–101 (2020).

10. B. Lu, X. F. Wang, N. H. Liu, et al., Infrared Phys. Technol., 111, 103482 (2020).

11. Y. D. Liu, Y. Rao, X. D. Sun, et al., Spectrosc. Spectral Anal., 40, No. 10, 3241–3246 (2020).

12. X. Y. Cui, Y. Sun, W. S. Cai, et al., Sci. China Chem., 62, No. 5, 583–591 (2019).

13. H. Li, M. S. Zhang, M. S. Shen, et al., Eur. J. Agron., 133, 126430 (2022).

14. M. I. Campos, G. Antolin, L. Deban, et al., Food Chem., 257, 237–242 (2018).

15. Y. H. Sun, Y. T. Fan, Spectrosc. Spectral Anal., 40, No. 6, 1690–1695 (2020).

16. X. D. Sun, P. Subedi, K. B. Walsh, Postharvest Biol. Technol., 162, 111–117 (2020).

17. Q. S. Zeng, J. X. Wang, Z. N. Xin, et al., J. Ordnance Equip. Eng., 42, No. 11, 252–258 (2021).

18. Y. R. Huang, J. Wang, N. Li, et al., Pattern Rec. Lett., 151, 76–84 (2021).

19. X. S. Wang, Y. D. Sun, M. G. Huang, et al., J. Northeast For. Univ., 43, No. 12, 82–85 (2015).

20. Z. Y. Zhang, Y. Li, Front. Plant Sci., 13, 1006292 (2022).

21. S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Hatamlou, Neural Comp. Appl., 27, No. 2, 495–513 (2016).

22. H. Liang, M. Zhang, C. Gao, et al., Sensors-Basel, 18, No. 6, 1963 (2018).

Источник

Информация

Автор

Wang Z. Школа машиностроения и электротехники Северо-Восточного университета лесного хозяйства
Zhang Z. Школа машиностроения и электротехники Северо-Восточного университета лесного хозяйства
Williams R. A. Школа окружающей среды и природных ресурсов, Университет штата Огайо
Li Y. Школа машиностроения и электротехники Северо-Восточного университета лесного хозяйства

Страницы

Год издания

2024

Ключевые слова

Коллекции

Журнал прикладной спектроскопии

Похожие публикации

Источник

Информация