RBF模糊神经网络用于NIR鉴别羊绒和羊毛的可行性研究

为了实现羊绒、羊毛纤维的快速、无损检测,建立了羊绒、羊毛近红外光谱数据库,包括228组各地羊绒、羊毛数据,并应用于羊绒、羊毛的定性检测上。首先介绍了羊绒、羊毛近红外光谱检测的数据库建立过程;然后,在对羊绒、羊毛原始近红外光谱进行预处理的基础上,对数据进行主成分分析,选出12种主成分,并结合改进的RBF模糊神经网络,建立羊绒、羊毛检测模型。通过与主成分分析-马氏距离建模方法的对比分析实验表明,建立近红外光谱数据库,并结合主成分分析和改进的RBF模糊神经网络的方法是一种有效的无损检测羊绒、羊毛的方法,可快速建立高精度的羊绒、羊毛纤维检测模型。     

基于FPGA的羊绒近红外光谱神经网络辨识研究

为了满足神经网络实现的实时性要求,介绍了一种基于FPGA的神经网络可重构实现方法。首先在软件中利用改进的BP神经网络算法得到最优权值,然后在改进了激励函数逼近方法的基础上,用FPGA实现了羊绒近红外光谱模型的辨识。通过仿真实验得知,该方法有较好的辨识精度和速度,是一种有效的硬件羊绒近红外光谱建模方法,为羊绒、羊毛鉴别的嵌入式实现奠定了基础。