本文選題：光譜學 + 太赫茲時域光譜��； 參考：《光學學報》2017年02期

【摘要】：提出了一種基于隨機森林預測模型的太赫茲時域光譜的木材鑒別方法。對4種木材(2種紅木、2種非紅木)在0.2~1.2THz頻率范圍的吸收光譜的差異進行分析;對得到的光譜吸光度數據進行主成分分析的數據降維處理,并提取方差貢獻率最高的五種主成分(總貢獻率高達99.65%);將其代入隨機森林預測模型預測鑒別紅木的真?zhèn)?得出相應訓練集和測試集的識別率。實驗結果表明,與傳統(tǒng)的支持向量機預測模型和單一決策樹模型比較,使用時域光譜技術結合隨機森林預測模型能夠得到更高的識別率,識別率可達91.25%,能夠準確對紅木和非紅木進行檢測。
[Abstract]:A method of wood identification based on THz time domain spectrum based on stochastic forest prediction model is proposed. The differences of absorption spectra in the frequency range of 0.2~1.2THz were analyzed, and the data of principal component analysis (PCA) were reduced. The absorption spectra of 4 species of wood, 2 species of red wood and 2 species of non-mahogany were analyzed in the frequency range of 0.2~1.2THz, and the spectral absorbance data were reduced by principal component analysis (PCA). The five principal components with the highest contribution rate of variance (the total contribution rate is as high as 99.65g) are extracted and replaced into the stochastic forest prediction model to predict and identify the true or false of mahogany, and the recognition rates of the corresponding training set and test set are obtained. The experimental results show that compared with the traditional support vector machine prediction model and the single decision tree model, the time domain spectroscopy combined with the stochastic forest prediction model can achieve a higher recognition rate. The recognition rate can reach 91.25, and can accurately detect redwood and non-mahogany.
【作者單位】： 桂林電子科技大學電子工程與自動化學院;廣西高校光電信息處理重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61565004) 廣西自然科學基金(2013GXNSFDA019002,2014GXNSFGA118003) 桂林市科學研究與技術開發(fā)課題(20140127-1,20150133-3)
【分類號】：O433.4

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本文編號：1871951