基于SVM的木材纤维饱和点近区段含水率预测模型研究

[目的]研究木材纤维饱和点近区段含水率预测模型。[方法]电阻法测量木材纤维饱和点近区段含水率会出现测量值突然偏离真值的现象,即出现测量"盲点"。在研究检测原理的基础上,提出利用支持向量机方法对已测木材含水率、温度和湿度数据进行训练建模,通过模型预测得出纤维饱和点近区段含水率数值。[结果]支持向量机方法建立的模型能够预测木材纤维饱和点近区段含水率数值,模型泛化能力强,预测精度高,而且只需要少量样本数据就可以实现预测,很好地解决了电阻法在测量过程中的"盲点"问题。[结论]支持向量机预测模型提高了木材干燥过程中全量程含水率的检测精度,对木材干燥过程的含水率建模具有一定研究意义。

人工智能在林分经营中的应用

应用人工智能技术编制了高岩子林场的具有部分专家系统功能的林分经营系统,该系统包含知识库、推理机以及空系统,知识库与推理机可据不同的经营对象而变化,将空系统转变成实系统,任何一种计算机高级语言均可实现该功能.