【摘 要】
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针对木材含水率的检测精度受到多种环境因子（温度、平衡含水率、风速等）的影响,提出了一种基于函数联接型神经网络FLANN的数据融合方法以消除环境温度对木材含水率检测精度的扰
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针对木材含水率的检测精度受到多种环境因子（温度、平衡含水率、风速等）的影响,提出了一种基于函数联接型神经网络FLANN的数据融合方法以消除环境温度对木材含水率检测精度的扰动。FLANN能利用函数扩展替代多层感知器（MLP）的隐含层,将输入信号空间维度下的线性不可分类的问题,扩展至较高信号空间维度的超平面上,简化了MLP的架构。与MLP相比,FLANN具有结构简单、收敛速度快和计算量小的特点。仿真结果及实验验证表明：基于FLANN的数据融合方法,能有效消除环境因子的扰动,并可实现木材含水率的稳定、实时、高精
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