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BACNN: Multi-scale feature fusion-based bilinear attention convolutional neural network for wood NIR classification

Journal of Forestry Research 2024年第4期35卷 202-214页

作者： Zihao Wan Hong Yang Jipan Xu Hongbo Mu Dawei Qi College of Science Northeast Forestry UniversityHarbin 150040People’s Republic of China

Effective development and utilization of wood resources is *** modification research has become an integral dimension of wood science research,however,the similarities between modified wood and original wood render it challenging for accurate identification and classification using conventional image classification ***,the development of efficient and accurate wood classification techniques is *** paper presents a one-dimensional,convolutional neural network(i.e.,BACNN)that combines near-infrared spectroscopy and deep learning techniques to classify poplar,tung,and balsa woods,and PVA,nano-silica-sol and PVA-nano silica sol modified woods of *** results show that BACNN achieves an accuracy of 99.3%on the test set,higher than the 52.9%of the BP neural network and 98.7%of Support Vector Machine compared with traditional machine learning methods and deep learning based methods;it is also higher than the 97.6%of LeNet,98.7%of AlexNet and 99.1%of ***,the classification method proposed offers potential applications in wood classification,especially with homogeneous modified wood,and it also provides a basis for subsequent wood properties studies.

关键词： Wood classification Near infrared spectroscopy Bilinear network SE module anti-noise algorithm

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