本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的散射光譜分類識別的研究

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【摘要】：散射光譜能夠有效表征材質(zhì)的類別、微結(jié)構(gòu)組成、表面特性等信息,并且能夠被用于材質(zhì)識別和提取材質(zhì)特征。由于很多材質(zhì)表面具有三維復雜結(jié)構(gòu)和不同成分,使其散射光譜相互之間具有重疊和復雜的非線性關(guān)系,且得到的數(shù)據(jù)光譜信息量很大,使得在極短的時間內(nèi)樣本散射光譜不易被分類識別,所以目前對此類材質(zhì)的散射光譜分類識別研究還有很大的研究價值。本文主要研究四種不同材質(zhì)樣品在同一光源的照射下,不同探測角度的散射光譜,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主學習的性質(zhì),對不同樣品材質(zhì)的散射光譜進行識別分類,最終達到識別材質(zhì)種類。具體研究內(nèi)容如下:1.建立了材質(zhì)光譜BRDF測量系統(tǒng),實驗測得不同探測、旋轉(zhuǎn)角度下四種材質(zhì)樣品表面的散射光譜,并進行了特性分析,依據(jù)測量結(jié)果,建立了材質(zhì)光譜BRDF數(shù)據(jù)庫。2.利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,應(yīng)用小波變換方法對實驗測量的散射光譜數(shù)據(jù)進行平滑去除噪聲,求出去噪平滑后與原始噪聲的信噪比,在350-750nm波段下對未知材質(zhì)樣品的散射光譜數(shù)據(jù)進行分類識別,識別結(jié)果準確率達到了95.54%,結(jié)果表明,經(jīng)過小波變換去除噪聲后得到的結(jié)果比原始數(shù)據(jù)的信噪比高,說明小波變化能夠有效抑制噪聲,提高了RBF網(wǎng)絡(luò)學習的速度和網(wǎng)絡(luò)輸出的時間,提高了對材質(zhì)種類進行分類識別的準確率。3.為了更好的提高識別準確率和節(jié)省徑向基神網(wǎng)絡(luò)學習時間,對在350-750nm波段下的散射光譜進行特征選取分析,并進行了歸一化處理,利用相關(guān)度理論,對不同波段下的光譜特性進行分析,不同材質(zhì)樣品反射率在相同波段下的相關(guān)度,相關(guān)系數(shù)越低,表示光譜線型差異較大,譜線特征越突出。選取了385-506nm波段為光譜特征波段,對其進行分類識別,識別結(jié)果準確率達到99%以上,表明選取有效特征波段有助于節(jié)省了實驗時間,能夠有效提高材質(zhì)識別。
【關(guān)鍵詞】：散射光譜 雙向反射分布函數(shù) 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類識別
【學位授予單位】：長春理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O657.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究的背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-14
• 1.3 論文主要內(nèi)容14-15
• 第二章 樣品散射光譜測量實驗與結(jié)果分析15-25
• 2.1 實驗原理15-17
• 2.2 實驗裝置與實驗系統(tǒng)建立17-18
• 2.3 實驗數(shù)據(jù)預處理18-20
• 2.4 小波變換去噪特性分析20-25
• 第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性與散射光譜特性分析25-37
• 3.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性分析25-27
• 3.2 散射光譜特性分析27-33
• 3.3 特征波段分析研究33-34
• 3.4 分類識別結(jié)果的分析研究34-37
• 第四章 結(jié)論37-38
• 致謝38-39
• 參考文獻39-43
• 碩士期間發(fā)表論文與研究成果清單43

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本文編號：747110