利用木材近红外光谱数据建立反向传播（ BP ）神经网络模型，实现对木材树种的分类识别。以桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的296个样本的近红外光谱数据为研究对象，运用主成分分析对光谱数据进行降维，并以处理后的主成分数据作为分类模型的输入变量，分别建立了不同属的桉树和杨树以及同属的落叶松和樟子松的BP神经网络二分类模型；建立了桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的BP神经网络识别模型，并利用遗传算法和粒子群算法对5树种分类模型进行优化。结果显示，对于不同属木材， BP神经网络模型树种识别率可达100％，对于同属木材树种识别率也可达85％以上；对所建立的5树种识别模型，BP神经网络树种识别率有所下降，但正确识别率也均可达到75％以上，经过遗传算法和粒子群算法对模型的优化，木材树种平均识别率可分别达到84％和87％以上，表明遗传算法和粒子群算法可以有效提高木材树种识别率。
近红外光谱 木材树种识别 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法