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时间:2019-01-18
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1、基于BP神经网络的木材质量评价刘贝贝朱波宋扬扬万育微昆明理工大学摘要:目前木材家具的牛产过程在逐步向批量化、机械化趋近,但木材的质量一育•是家具产业需要关注的问题,因此对木材的质量评价一直是家具制造业研究的重点。本文利用BP神经网络建立木材的质量评价模型,选择合适的评价指标,并通过案例的样本数据进行验证。测试结果与加权平均法比较,得出构建的3层BP神经网络模型应用于木材质量评价中具有一定的可行性与现实意义。关键词:木材;质量评价;BP神经网络;评价指标;作者简介:刘贝贝(1991-),女,山东滨州人,硕士研究生(在读),研究方向为机
2、器学习,质量评价。QualityEvaluationofMahoganyWoodBasedonBPNeuralNetworkLIUBei-beiZHUBoSONGYang-yangWANYu-weiKunmingUniversityofScienceandTechnology;Abstract:Atpresent,theproductionprocessoffurnitureisgraduallyapproachingtobatchingandmechanization.However,thequalityofmahoganywoo
3、dhasalwaysbeenaconcernforthefurnitureindustry.Therefore,thequalityevaluationofwoodhasalwaysbeenthefocusoffurnituremanufacturingresearch.Inthispaper,thequalityevaluationmodelofmahoganywoodisestablishedbyBPneuralnetwork,andtheappropriateevaluationindexisselectedandverifi
4、edbythesampledataofthecase.Comparedwiththeweightedaveragemethod,theresultsshowthattheproposedthree-layerBPneuralnetworkmodelhasacertainfeasibilityandpracticalsignificanceinthequalityevaluationofwood.Keyword:wood;qualityevoluation;BPneuralnetwork;evalimtionindex;0引言随着社会
5、经济的不断发展和人民生活水平的提高,人们对木材家具的关注和使用程度不断增加。然而木材家具的质量问题时有发牛,严重影响了我国家具行业的健康发展。家具的质量问题的产生不仅源于制造环节中,而且还会源于木材的质量评价不当。在家具生产流通过程屮,如何对其木材质量进行评价,是保障家具质量的关键。因此,从木材质量评价的角度把控家具质量是本文的研究内容。目前,国内关于家具木材的相关理论与应用展开了大量研究。杨铁滨等人建立了基于BP神经网络的分类器实现木材机械加工表面质量自动评价,这保证木制品质量,提升其价值有重要意义in。张秋龙分析了家具不合格产品
6、产生的原因,其次系统地分析了当前家具存在的质量问题及相应的维护方法宜。口雪冰等人利用BP神经网络对特征参数进行分类,并验证了提取的特征参数的有效性RL吴茜应用层次分析法等对民用实木家具设计指标结构体系中相同阶层的各元素指标进行权重分析,为民用实木家具的设计评价研究提供一个参考标准[4]。国外学者关于家具木材的相关理论与应用也做了大量研究。J”efGdborlk通过将压制木材表面获得的结果与未经受压制的木材表面获得的结果进行比较,使用接触法测量压制前后的粗糙度,从而确定表面质量扫描区域内的裂纹等缺陷,这项研究论证了压实后白杨木表面质量
7、的变化£51oMilanGaff提出通过3D成型修饰的表面,基于宏观鉴定评估的目的是为了开发和测试适当的方法对表面质量进行评估和质量的确定与量化[6]o本文选择以木材为质量评价对象,选择合格的制造家具原材料,从根本上控制家具的质量,文章选择BP神经网络为评价方法,确定合理的评价指标,构建出木材的质量评价模型,并且通过案例样本数据检验所建模型的评价性能。1BP神经网络1.1神经网络的定义神经网络是多层前馈神经网络,该网络的主要特征是在传输之前对信号,反向传播错误。在传输前,输出层的输入会逐层通过隐含层输入的信号。毎一层的神经状况仅影响
8、下一层的紧张状态。如果输出层被释放,然后转移到反向传播,根据预测误差来调整权值和阈值,从而使输岀预测神经网络更接近期望输岀。1.2神经网络模型及原理BP神经网络的拓扑结构如图1所示。图1BP神经网络拓扑结构图下载原图图1中,MbM2,
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