| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | zhps24_to91_no2_ss320_ad1 |
| Дата корректировки | 12:45:28 30 августа 2024 г. |
| Кодируемые данные | 240802s2024||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-zhps24_to91_no2_ss320_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
Научная библиотека им. М. М. Бахтина Мордовского госуниверситета им. Н. П. Огарева МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
eng eng |
| Индекс УДК | 535.33 |
| Индекс ББК | 22.344 |
| Таблицы для массовых библиотек | |
|
Wang, Z. 070 |
|
|
Nir inversion model of larch wood density at different moisture contents based on MVO-BPNN Z. Wang, Z. Zhang, R. A. Williams, Y. Li |
|
|
БИК-инверсионная модель прогнозирования плотности древесины лиственницы при разном содержании влаги на основе нейронной сети BP, оптимизированной с помощью нескольких алгоритмо rus |
|
| Текст | |
| непосредственный | |
| Библиография | Библиогр.: с. 320 (22 назв. ) |
| Аннотация | При изменении содержания влаги базовая модель прогнозирования плотности древесины лиственницы по спектрам в ближнем ИК-диапазоне демонстрирует меньшую точность и надежность или даже неработоспособность. Для решения этой проблемы предложена модель прогнозирования на основе нейронной сети BP (MVO-BPNN), оптимизированная с помощью нескольких алгоритмов для повышения точности. Сравнивались результаты, полученные предварительной обработкой метода сглаживания Савицкого - Голея, удаления тренда и сглаживания 15-точечным скользящим средним. Метод частичных наименьших квадратов использован для выделения характерных полос спектров ближнего ИК-диапазона. Показано, что модель прогнозирования, основанная на MVO-BPNN, предпочтительнее моделей обычной нейронной сети и нейронной сети с генетическим алгоритмом. С помощью модели MVO-BPNN можно эффективно прогнозировать плотность древесины с различным содержанием влаги. |
|
Физика AR-MARS Спектроскопия AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
базовая плотность ближний инфракрасный диапазон влажность многомерный оптимизатор нейронная сеть ВР прогнозирование плотности древесины древесина лиственницы плотность древесины лиственницы содержание влаги в древесине |
|
Zhang, Z. 070 Williams, R. A. 070 Li, Y. 070 |
|
| ISSN | 0514-7506 |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | Т. 91, № 2. - С. 320 |
|
RU 43013090 20240802 RCR |
|
|
RU 43013090 20240802 |
|
|
RU AR-MARS 20240802 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20240802 |
|
| Тип документа | b |
|
code year to no ss ad |
|
|
zhps 2024 91 2 320 1 |
|
| 718 | |
| Аннотации англоязычных статей |
