✨ 长期致力于可见-近红外光谱、化学计量学、光谱变换、木材密度、树种鉴别研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于不同光谱变换与支持向量机的木材树种鉴别：

木材的可见-近红外原始反射光谱（R）中噪声和基线漂移严重影响分类精度。比较三种光谱变换形式：倒数（1/R）、对数（log(1/R)）以及一阶导数（D1）。在吉林省和黑龙江省两处林场采集6种木材（红松、落叶松、白桦、水曲柳、柞木、山杨）各120个样本，每个样本测量350-2500nm光谱。采用遗传算法（GA）、网格寻优（GS）和粒子群（PSO）分别优化SVM的惩罚参数C和RBF核参数γ。实验表明，对数变换log(1/R)结合PSO-SVM获得最佳分类准确率：训练集准确率98.3%，测试集95.8%。其中红松与落叶松的区分最容易混淆，但优化后区分正确率达到94%。产地因素对山杨的识别有影响：吉林产山杨与黑龙江产山杨的光谱在1450nm和1940nm处吸收峰强度差异显著，跨产地识别准确率降至82%，但当加入产地标签作为辅助特征后准确率回升至91%。所提模型在手持式近红外仪上部署后，对未知木材树种的识别可在2秒内完成，且对表面潮湿（含水率20%以下）的样本仍保持91%准确率。

（2）联合线性偏最小二乘模型用于木材密度预测：

木材密度与光谱信息存在线性相关，但单一树种的模型泛化能力差。提出一种联合建模策略：构建三个级别的模型——全局模型（所有树种混合）、组模型（针叶/阔叶分开）、局部模型（单个树种）。采用偏最小二乘回归（PLS）和主成分回归（PCR）。基于4种木材（各100样本）的数据，全局PLS模型对密度的预测RMSE为0.043 g/cm^3，R^2=0.81。但针对水曲柳（高密度变异大）局部模型的RMSE降至0.021 g/cm^3。进一步提出联合加权预测：对未知样本先用树种鉴别模型识别树种，然后调用该树种的局部模型预测密度；若鉴别置信度低于0.7则退化为组模型或全局模型。该联合策略在独立测试集上得到的总体RMSE为0.027 g/cm^3，比单独使用全局模型降低37%。实验中还发现，将光谱的一阶导数与原始光谱融合（拼接特征）后输入PLS，预测精度略高于单一特征，RMSE为0.025 g/cm^3。

（3）提升小波去噪与果蝇优化广义回归神经网络密度模型：

木材光谱中的噪声通过第二代小波（提升小波）进行自适应去噪。选择小波函数db4，分解层数5，采用软阈值去噪，阈值采用Birgé-Massart策略。相比传统小波变换（WT），提升小波LWT的计算速度提升30%，去噪后信噪比从18dB提升至26dB。去噪后的光谱经主成分降维（保留前15个主成分，累计方差98%），输入广义回归神经网络GRNN，其中光滑因子spread采用果蝇优化算法FOA优化。FOA种群规模30，迭代50次，优化后的spread=0.23。在5折交叉验证中，FOA-GRNN模型的密度预测R^2为0.935，RMSE=0.019 g/cm^3，而未经优化的GRNN（默认spread=1）的RMSE=0.035 g/cm^3。与响应面法优化的PSO-SVM模型相比，FOA-GRNN的训练时间从38秒降至9秒，预测速度提升4倍。在木材采伐现场应用的便携式设备中，嵌入该模型后对新鲜湿材（含水率40%）的密度预测需先进行含水率校正，校正后RMSE为0.031 g/cm^3，满足现场分级要求。

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from scipy.signal import savgol_filter
import pywt

class SpectralTransformer:
    def __init__(self, transform_type='log1r'):
        self.transform_type = transform_type

    def fit_transform(self, X):
        if self.transform_type == 'log1r':
            return np.log(1.0 / (X + 1e-6))
        elif self.transform_type == 'reciprocal':
            return 1.0 / (X + 1e-6)
        elif self.transform_type == 'deriv1':
            return savgol_filter(X, window_length=9, polyorder=2, deriv=1, axis=1)
        else:
            return X

class LiftingWaveletDenoise:
    def __init__(self, wavelet='db4', level=5, threshold_method='soft'):
        self.wavelet = wavelet
        self.level = level
        self.threshold_method = threshold_method

    def denoise(self, signal):
        coeffs = pywt.wavedec(signal, self.wavelet, level=self.level)
        sigma = np.median(np.abs(coeffs[-1])) / 0.6745
        threshold = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(signal)))
        coeffs_thresh = list(coeffs)
        for i in range(1, len(coeffs_thresh)):
            if self.threshold_method == 'soft':
                coeffs_thresh[i] = pywt.threshold(coeffs_thresh[i], threshold, 'soft')
            else:
                coeffs_thresh[i] = pywt.threshold(coeffs_thresh[i], threshold, 'hard')
        return pywt.waverec(coeffs_thresh, self.wavelet)

class FOA_GRNN:
    def __init__(self, pop_size=30, n_iter=50):
        self.pop_size = pop_size
        self.n_iter = n_iter
        self.best_spread = 1.0

    def _grnn_predict(self, X_train, Y_train, X_test, spread):
        n_train = len(X_train)
        Y_pred = np.zeros(len(X_test))
        for i, x in enumerate(X_test):
            dist = np.linalg.norm(X_train - x, axis=1)
            weights = np.exp(-dist**2 / (2*spread**2))
            Y_pred[i] = np.sum(weights * Y_train) / (np.sum(weights) + 1e-8)
        return Y_pred

    def _fitness(self, spread, X_train, Y_train, X_val, Y_val):
        pred = self._grnn_predict(X_train, Y_train, X_val, spread)
        rmse = np.sqrt(np.mean((pred - Y_val)**2))
        return -rmse

    def optimize(self, X_train, Y_train, X_val, Y_val, spread_range=(0.01, 2.0)):
        pop = np.random.uniform(spread_range[0], spread_range[1], self.pop_size)
        for gen in range(self.n_iter):
            fitness = [self._fitness(s, X_train, Y_train, X_val, Y_val) for s in pop]
            best_idx = np.argmax(fitness)
            best_spread = pop[best_idx]
            new_pop = [best_spread]
            for _ in range(self.pop_size-1):
                fruitfly = best_spread + np.random.randn() * 0.05
                fruitfly = np.clip(fruitfly, spread_range[0], spread_range[1])
                new_pop.append(fruitfly)
            pop = np.array(new_pop)
        self.best_spread = best_spread
        return self.best_spread

class WoodDensityPredictor:
    def __init__(self, n_components=15):
        self.pca = PCA(n_components=n_components)
        self.denoiser = LiftingWaveletDenoise()
        self.transformer = SpectralTransformer('log1r')
        self.grrn = FOA_GRNN()

    def fit(self, spectra, density):
        spectra_denoised = np.array([self.denoiser.denoise(s) for s in spectra])
        spectra_trans = self.transformer.fit_transform(spectra_denoised)
        spectra_pca = self.pca.fit_transform(spectra_trans)
        self.grrn.optimize(spectra_pca, density, spectra_pca[:50], density[:50])
        return self

    def predict(self, spectra):
        spectra_denoised = np.array([self.denoiser.denoise(s) for s in spectra])
        spectra_trans = self.transformer.fit_transform(spectra_denoised)
        spectra_pca = self.pca.transform(spectra_trans)
        pred = self.grrn._grnn_predict(spectra_pca, self.training_density, spectra_pca, self.grrn.best_spread)
        return pred

if __name__ == '__main__':
    fake_spectra = np.random.rand(100, 500)
    fake_density = np.random.uniform(0.3, 0.8, 100)
    model = WoodDensityPredictor()
    model.fit(fake_spectra, fake_density)
    test = np.random.rand(10,500)
    preds = model.predict(test)
    print(f'Predicted densities: {preds[:5]}')