基于优化极限学习机的人造板厚度在线检测

作者：张晴; 朱良宽^*; Alaa M.E.Mohamed; 史晗

来源：森林工程, 2021, 37(04): 58-65.

DOI：10.16270/j.cnki.slgc.2021.04.013

• 中密度纤维板
• 极限学习机
• 哈里斯鹰优化算法
• Tent映射
• 反向学习策略
• 在线测厚系统

为提高人造板厚度检测精度,提出一种基于改进哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization, HHO)算法提升极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的人造板厚度检测方法。通过对HHO算法进行改进,并利用优化后的算法对ELM的权值和偏置值等参数进行选择,在提升算法性能的基础上保留其寻优机制。同时,在初始种群位置中引入Tent映射反向学习,减少了不必要的全局搜索,在不影响种群多样性的条件下提高算法的收敛速度。最后以中密度纤维板(Medium Density Fiberboard,MDF)为例进行在线检测实验,得到实验数据并进行对比分析。实验结果显示,所提方法能够有效地减少测量误差,提高测量精度,具有一定的实际应用价值。

• 单位
  机电工程学院; 东北林业大学