基于卷积神经网络的樟子松木材密度近红外预测模型优化

摘要

近红外光谱分析技术在木材密度的预测方面具有独特的优势，是一种方便且快速的无损检测技术。卷积神经网络作为经典的深度学习模型之一，能够利用卷积和池化操作提取数据中的特征映射进行学习，与传统的学习模型相比具有更强的模型表达能力。为此将卷积神经网络用于近红外光谱预测木材的气干密度，以樟子松为研究对象，获取样本木材横切面的近红外光谱数据，采用杠杆值与学生化残差t检验(HLSR)法剔除奇异样本，采用SGS+MC+Auto(Savitzky-Golay smoothing+mean centering+autoscaling)对光谱数据进行预处理，通过竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling method, CARS)对特征波长进行提取，构建卷积神经网络模型，预测樟子松的气干密度；并与偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)、支持向量机(support vector regression, SVR)和BPNN(backpropagation network)神经网络的预测结果进行对比。结果表明，当校正集比例小于0.65时，模型预测结果略低于PLSR模型。但当校正集比例大于0.7时，卷积神经网络(convolution neural network, CNN)模型的预测精度优于其他模型，且随着训练样本比例的增加，模型的性能和稳定性也随之提升。研究表明CNN可以显著提高近红外预测木材气干密度的模型精度，实现基于近红外技术的木材密度有效预测。为木材气干密度无损检测提供了理论基础和科学依据。

关键词

木材气干密度 / 近红外光谱 / 卷积神经网络 / 樟子松 / 预测模型