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时间:2019-01-29
《基于nir与ann的落叶松管胞长度预测模型的优化-研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、万方数据东北林业大学硕士学位论文3-2.2响应面分析法优化BP模型的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203.3结果与讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯223.3.1响应面分析法优化BP模型的结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯223.3.2RSM-BP模型预测落叶松管胞长度的结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.264果蝇优化算法对落叶松管胞长度GRNN模型的影响研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284.1引‘言⋯⋯⋯⋯⋯⋯
2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.284.2GRNN神经网络理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284.3果蝇优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯294。3。1果蝇优化算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯294.3.2FOA-GR全N的设计步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯314.4结果与讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324.4.1FOA-GRNN模型预测落叶松管胞长度的结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯
3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.324.4.2不同优化算法对近红外预测模型的影响分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯34结论⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯。.⋯。⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯.35参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯37攻读学位期间发表的学术论文⋯⋯。。⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。43jl!I:谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.44万
4、方数据1绪论1.1近红外光谱技术概述1.1.1近红外光谱技术的原理及特点近红外光(NearInfrared,简称NIR),是波长在780~2500nm(波数为12800-4000cm。1)范围的电磁波,其波长介于可见光与中红外光之间【l】。近红外光谱的产生是由于分子振动的非谐振性,致使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,具有较强的穿透力。近红外光谱主要对含氢基团x.H(x=C、O、N、S等)振动的倍频和合频吸收,信号容易获取并处理,可以反映多数有机物的分子构成和组成信息。有机化合物因基团种类不同、能级不同,以及各基团在不同物理、化学环境下对近红外光的吸收波长不同,近红外光
5、谱因此可以记录各类有机物的有效信息。对于无机离子化合物,近红外光对其共存的本体物质会产生影响,因而可以间接地反映其信息。近红外光谱技术(NearInfraredSpectroscopy,简称为NIRS),是基于近红外光谱与样品的待测属性值建立关联模型,通过建立待测参数与光谱间的对应关系,从而获得预测样品信息的无损检测技术【21。与传统的分析方法相比,NIR光谱技术综合了计算机技术、光谱分析技术与统计学方法等现代的分析技术,使其具有独特的优势,提高了工作效率,并大量的节省了人力、物力。NIR光谱技术在测定未知样品信息过程中,显示出诸多优点。作为一项“绿色”的无损检测技术,整
6、个分析过程无污染、对环境无破坏性、方便快捷、操作简单、测定速度快、重现性好,可以实现在线监测并实时传输数据【3】。近红外光谱信息丰富、容易获取但同时存在谱带重叠、高频噪声、基线漂移等问题,需要依靠化学计量学方法对光谱信息进行有效地提取,因此化学计量学方法的选取会直接影响近红外模型的准确度和稳定性。目前应用于近红外光谱技术的化学计量学方法主要有多元线性回归法(MultipleLinearRegression,MLR)、主成分分析法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、偏最小二乘法(PartialLeastRegression,PLR)和人工神经网
7、络法(ArtificialNeuralNetwork,ANN)等。近红外光谱技术能够检测样品的范围广,包括液体、固体、粉末、纤维、胶体等多种形式,且无需对样品进行前期处理即可直接测定。近红外光谱的获取主要通过透射和漫反射,透射光谱主要用以分析液体或者透射率较大的样品,漫反射光谱主要用于测定固体或粉末状样品。近红外光谱技术因其众多优点,越来越受到广大学者及科技工作者的青睐和重视,被广泛应用于各个领域,收效显著。在农业范畴中,近红外光谱技术主要用于测定谷物、果蔬、土壤等的组分含量[4。12】;在食品领域中,主要用于测定肉类、蛋奶、
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