基于集成学习的红木木材质量评价指标的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第15页 |
| 1.4 组织结构及技术路线 | 第15-17页 |
| 1.4.1 组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第二章 关键理论及方法 | 第19-35页 |
| 2.1 红木木材相关介绍 | 第19页 |
| 2.2 评价模型的相关理论 | 第19-22页 |
| 2.2.1 三维坐标法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 过程方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 分类方法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 模块化方法 | 第22页 |
| 2.2.5 其它方法 | 第22页 |
| 2.3 评价指标参数确定方法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 主成分分析 | 第22-24页 |
| 2.3.2 因子分析 | 第24页 |
| 2.4 模型构建的应用方法 | 第24-34页 |
| 2.4.1 集成学习算法 | 第24-28页 |
| 2.4.2 神经网络 | 第28-30页 |
| 2.4.3 BP神经网络 | 第30-31页 |
| 2.4.4 神经网络集成 | 第31-32页 |
| 2.4.5 选择性神经网络集成 | 第32-33页 |
| 2.4.6 遗传算法 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 红木木材指标参数测量方法研究 | 第35-65页 |
| 3.1 红木木材特性指标 | 第35-40页 |
| 3.1.1 红木木材物理特性指标 | 第35-37页 |
| 3.1.2 红木木材化学特性指标 | 第37-38页 |
| 3.1.3 红木木材表征特性指标 | 第38-40页 |
| 3.2 红木木材物理特性的检测方法 | 第40-55页 |
| 3.2.1 红木木材含水率的常规方法 | 第40页 |
| 3.2.2 基于CT技术的红木木材含水率的测定 | 第40-46页 |
| 3.2.3 红木木材密度检测的常规方法 | 第46-47页 |
| 3.2.4 CT扫描在气干密度检测中的应用 | 第47-55页 |
| 3.3 红木木材化学特性的检测方法 | 第55页 |
| 3.3.1 检测材料 | 第55页 |
| 3.3.2 检测方法 | 第55页 |
| 3.4 红木木材表征特性的检测方法 | 第55-64页 |
| 3.4.1 整车木材直径快速测量 | 第55-58页 |
| 3.4.2 红木木材光泽度测定 | 第58-61页 |
| 3.4.3 红木木材材色测定 | 第61-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 红木木材质量评价模型构建 | 第65-81页 |
| 4.1 综合质量评价指标 | 第65-75页 |
| 4.1.1 基于主成分分析的方法 | 第65-69页 |
| 4.1.2 基于因子分析的方法 | 第69-74页 |
| 4.1.3 多指标评定 | 第74-75页 |
| 4.2 基于集成学习的质量评价模型构建 | 第75-79页 |
| 4.2.1 个体神经网络的生成 | 第75-76页 |
| 4.2.2 基于遗传算法优选个体网络 | 第76-78页 |
| 4.2.3 模型构建的具体过程 | 第78-79页 |
| 4.3 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 红木木材质量评价模型的应用 | 第81-97页 |
| 5.1 实验样本来源 | 第81-83页 |
| 5.2 红木木材质量评价模型的验证 | 第83-90页 |
| 5.2.1 实验数据处理 | 第83-85页 |
| 5.2.2 相关参数 | 第85-86页 |
| 5.2.3 MATLAB工具箱应用 | 第86-90页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第90-96页 |
| 5.3.1 实验结果 | 第90-92页 |
| 5.3.2 与加权平均法的比较 | 第92-95页 |
| 5.3.3 与全部集成的神经网络评价模型比较 | 第95-96页 |
| 5.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 结论与展望 | 第97-99页 |
| 6.1 结论 | 第97页 |
| 6.2 展望 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-105页 |
| 附录 攻读硕士期间的学术成果 | 第105页 |
