孙一丹

作品数：2被引量：26H指数：2
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供职机构：北京林业大学更多>>
发文主题：木材遗传算法BP神经网络近红外光谱粒子群算法更多>>
发文领域：理学农业科学轻工技术与工程更多>>
发文期刊：《东北林业大学学报》《森林工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于BP神经网络的木材近红外光谱树种识别被引量：19
《东北林业大学学报》2015年第12期82-85,89,共5页王学顺 孙一丹 黄敏高 黄安民 
国家自然科学基金(31270591)
利用木材近红外光谱数据建立反向传播(BP)神经网络模型,实现对木材树种的分类识别。以桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的296个样本的近红外光谱数据为研究对象,运用主成分分析对光谱数据进行降维,并以处理后的主成分数据作...
关键词：近红外光谱 木材树种识别 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 
木材红外光谱的树种识别研究被引量：9
《森林工程》2015年第6期65-70,共6页王学顺 孙一丹 黄安民 
国家自然科学基金(31270591)
以10种珍贵木材30个样本的红外光谱（1800~800 cm-1）为研究对象,分别建立了基于红外光谱的木材树种定性与定量识别模型。在定性分析中,选取5种木材的15个样本的红外光谱,通过主成分分析进行光谱数据降维,并利用主成分投影判别法分别得...
关键词：木材识别 红外光谱 主成分分析 支持向量机 
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