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Compression strength prediction of Xylosma racemosum using a transfer learning system based on near-infrared spectral data

引用

Journal of Forestry Research 2020年第3期31卷 1061-1069页

作者： Guangyu Shi Jun Cao Chao Li Yuliang Liang Northeast Forestry University Harbin 150040People’s Republic of China

A transfer learning system was designed to predict Xylosma racemosum compression ***-infrared(NIR)spectral data for Acer mono and its compression strength values were used to resolve the weak generalization problem caused by using a *** dataset *** component analysis and principal component analysis are domain adaption and feature extraction processes to enable the use of *** NIR spectral data to design the transfer learning system.A five-layer neural network relevant to the *** dataset,was fine-tuned using the *** *** were 109 *** samples used as the source dataset and 79 *** samples as the target *** the ratio of the training set to the test set was 1:9,the correlation coeffi cient was 0.88,and mean square error was *** results show that NIR spectral data of hardwood species are *** the mechanical strength of hardwood species using multi-species NIR spectral datasets will improve the generalization ability of the model and increase accuracy.

关键词： Xylosma racemosum Compression strength prediction Near-infrared spectroscopy Transfer learning system tca–pca

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