基于MEA-BP神经网络对木材内部缺陷诊断的研究

编号 zgly0001572700

文献类型 期刊论文

文献题名 基于MEA-BP神经网络对木材内部缺陷诊断的研究

作者 刘佳美  徐凯宏  王立海 

作者单位 东北林业大学机电工程学院  College of Engineering and Technology  Northeast Forestry University 

母体文献 林产工业 

年卷期 2018年02期

年份 2018 

分类号 S781.5  TP183 

关键词 缺陷识别  小波包分析  MEA-BP神经网络  无损检测 

文摘内容 为了提高木材内部缺陷的自动识别率,采用电阻层析成像(ERT)的方法获取电导率波动信号,通过小波包变换对采集的数据进行3层小波包分析,对八维特征向量进行提取,利用思维进化算法(MEA)优化权值和阈值,孔洞、节子、腐朽试样各45组数据,进行BP神经网络训练,每种缺陷20组作为测试集,识别木材内部缺陷。结果表明:MEA-BP神经网络对木材孔洞、节子和腐朽的识别率分别为96.92%、95.38%和92.31%,该模型解决了复杂组合的优化问题,提高了搜索效率,并且达到最佳的预测效果。