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J-GLOBAL ID：202002265786067091   整理番号：20A0235700

木材欠陥認識におけるGA-SVMの応用【JST・京大機械翻訳】

Research on wood defect recognition technology based on GA-SVM

著者 (4件)： Xu Zijing (東北大学資源与土木工程学院,遼寧沈陽,110006) ,  Jia Pei (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Wu Nan (南通醋酸繊維有限公司,江蘇南通,226100) ,  Xu Kaihong (東北林業大学机電工程学院,黒竜江哈爾浜,150040)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 38  号： 9  ページ： 153-156  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 木材内部の欠陥を非破壊的に認識するために,穴,腐朽,および節欠陥を有する円板を研究対象とし,電気信号収集と測定機能のPXIプラットフォームを用いて,16電極センサと隣接励起モードの電気抵抗トモグラフィー(ERT)技術による内部データを測定した。得られた木材断層の208個の電圧データに対して、主成分分析法(PCA)を用いて入力変数としての電圧データに対して処理を行い、遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて重みと閾値、穴、腐朽と節子データの各45組を最適化し、サポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズム訓練を行った。内部欠陥画像の認識を完成した。結果は,GA-SVMアルゴリズムが,洞窟,腐朽,および節子の識別率がそれぞれ94.55%,96.36%,92.73%であり,木材内部欠陥の識別問題を解決し,最適予測結果を達成することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電気信号 ,  洞窟 ,  電圧 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  木材腐朽 ,  センサ ,  励起 ,  円板 ,  主成分分析 ,  *木材 ,  内部欠陥 ,  遺伝的アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 認識率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 木材の性質・構造  (FF05020Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算理論  (JB02000A) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 木材 ,  欠陥 ,  応用