RBF模糊神经网络用于NIR鉴别羊绒和羊毛的可行性研究

被引：1

作者：

郭飞 ^{[1
]}

刘净净 ^{[2
]}

罗宵 ^{[1
]}

刘刚 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京服装学院信息工程学院

[2] 北京服装学院图书馆

[3] 河南工业大学信息科学与工程学院

来源：

激光与光电子学进展 | 2012年 / 08期

关键词：

光谱学; 近红外光谱学; RBF模糊神经网络; 羊绒; 羊毛; 主成分分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS101.921 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

082101 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了实现羊绒、羊毛纤维的快速、无损检测,建立了羊绒、羊毛近红外光谱数据库,包括228组各地羊绒、羊毛数据,并应用于羊绒、羊毛的定性检测上。首先介绍了羊绒、羊毛近红外光谱检测的数据库建立过程;然后,在对羊绒、羊毛原始近红外光谱进行预处理的基础上,对数据进行主成分分析,选出12种主成分,并结合改进的RBF模糊神经网络,建立羊绒、羊毛检测模型。通过与主成分分析-马氏距离建模方法的对比分析实验表明,建立近红外光谱数据库,并结合主成分分析和改进的RBF模糊神经网络的方法是一种有效的无损检测羊绒、羊毛的方法,可快速建立高精度的羊绒、羊毛纤维检测模型。

引用

页码：161 / 166

页数：6

共 16 条

[1] 基于RBF神经网络集成-模糊加权输出的数字温度传感器误差补偿 [J].