10.3969/j.issn.1000-5382.2010.12.021
基于FLANN数据融合的木材含水率检测方法
针对木材含水率的检测精度受到多种环境因子(温度、平衡含水率、风速等)的影响,提出了一种基于函数联接型神经网络FLANN的数据融合方法以消除环境温度对木材含水率检测精度的扰动.FLANN能利用函数扩展替代多层感知器(MLP)的隐含层,将输入信号空间维度下的线性不可分类的问题,扩展至较高信号空间维度的超平面上,简化了MLP的架构.与MLP相比,FLANN具有结构简单、收敛速度快和计算量小的特点.仿真结果及实验验证表明:基于FLANN的数据融合方法,能有效消除环境因子的扰动,并可实现木材含水率的稳定、实时、高精度检测.
函数联接型神经网络、数据融合、多层感知器、木材含水率
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TP212.6(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目30771678
2011-03-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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