【摘 要】
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竹子生长迅速、纤维细长、纤维素含量丰富,是重要的非木质纤维造纸原料。竹子种类繁多,并非所有竹种都适合造纸,其造纸材性与物理性质、化学性质、纤维形态特征等材性密切相关。目前在造纸竹种筛选中,通常采用物理化学等实验方法测定竹子的物理化学性质和纤维形态等材性指标,借鉴专家学者对竹子造纸材性的评价指标,将实测值与评价值进行比较分析,筛选出优良的造纸竹种。这种人工方法费力、耗时、低效,而且不全面,造成了资源
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竹子生长迅速、纤维细长、纤维素含量丰富,是重要的非木质纤维造纸原料。竹子种类繁多,并非所有竹种都适合造纸,其造纸材性与物理性质、化学性质、纤维形态特征等材性密切相关。目前在造纸竹种筛选中,通常采用物理化学等实验方法测定竹子的物理化学性质和纤维形态等材性指标,借鉴专家学者对竹子造纸材性的评价指标,将实测值与评价值进行比较分析,筛选出优良的造纸竹种。这种人工方法费力、耗时、低效,而且不全面,造成了资源的浪费。聚类是一种根据数据间的相似性划分无标签数据集的分类识别方法,在植物材性研究领域显示出一定的优势。当前国内外专家学者利用聚类识别方法开展了不少材性研究工作,但是对竹子造纸材性的评价指标并没有统一的设定范围,客观评定竹种的优良等级研究工作尚不完善。本研究针对传统造纸竹种筛选较费力和竹种优良等级评定较主观的问题,以“竹藤种质资源数据库”中126个竹种的材性数据为研究对象,分别采用6种聚类识别算法对竹种材性数据进行聚类,通过4种聚类有效性指标选出竹种数据的最佳聚类个数和最优聚类识别模型,快速实现了大量造纸竹种的分类;设计一种竹种造纸适应性的评价指标,将最优聚类识别模型的各类材性指标均值与评价指标进行对比分析,客观评定了竹种的优良等级。具体研究内容总结如下:（1）研究了不同聚类识别算法对竹种的分类效果。以“竹藤种质资源数据库”中126个竹种的材性数据为研究对象,选取造纸相关材性指标作为聚类特征,应用6种聚类识别算法分别对竹种材性数据进行聚类,同时使用网格参数寻优法对聚类识别算法的参数进行寻优,并对实验结果进行对比分析。结果表明,依据造纸相关材性指标对竹种数据进行聚类识别,可以快速实现大量造纸竹种的分类。本文竹种数据的最佳聚类个数是6个,最优聚类识别模型是K-means聚类模型、Mini Batch Kmeans聚类模型和凝聚层次聚类模型。通过CH指标评价算法的有效性时,K-means聚类模型的有效性最高（CH=63.568）,Mini Batch Kmeans聚类模型和凝聚层次聚类模型的有效性略低于K-means聚类模型;通过DBI指标和轮廓系数指标评价算法的有效性时,Mini Batch Kmeans聚类模型的有效性最高（DBI=0.852;轮廓系数=0.293）。（2）研究了客观评定竹种优良等级的方法。设计一种竹种造纸适应性的评价指标,其中包括6个关键指标值的设定范围;基于最优聚类识别模型对各类竹种材性指标的均值进行分析,再对各类竹种的造纸适应性进行分析,对比3种聚类识别模型的竹种造纸适应性,综合评定造纸竹种的优良等级。结果表明,依据评价指标对竹种数据进行造纸适应性分析,客观评定了竹种优良等级。本文K-means聚类模型对竹种的造纸适应性评定结果明显优于Mini Batch Kmeans聚类模型和凝聚层次聚类模型。本研究筛选的Ⅰ级造纸竹种有糯竹等51个竹种,可以优先作为造纸原料;Ⅱ级造纸竹种有勃氏甜龙竹等62个竹种,可以在具备良好排污能力的造纸厂作为备用造纸原料;Ⅲ级造纸竹种有甜笋竹等13个竹种,不适合用于造纸。（3）设计开发了竹种造纸材性的适应性分析系统。本研究在竹种数据的最优聚类识别模型和造纸适应性分析的基础上,采用前后端分离技术基于“竹藤种质资源数据库”开发系统,前端使用HTML、CSS、Java Scipt语言编程,利用Bootstrap和j Query等框架快速构建网页;后端使用Java语言编程,运用在Spring Boot框架上,项目部署在阿里云服务器上,实现快速、安全地交互数据。前后端开发于Intelli J IDEA平台上,使用My SQL数据库实现数据存储、查询等功能。系统主要分为竹种材性聚类模块、竹种造纸适应性分析模块和系统管理模块,实现了数据上传、数据获取、图表分析和模型存储等功能,为筛选造纸竹材提供了一种快速便捷的方式,从数据实例上验证了本研究的有效性和可行性。本研究采用聚类技术探索了竹种造纸适应性分类识别方法,为大量造纸竹种的快速筛选提供了新的思路,为客观评定竹种的优良等级提供了方法指导和实践基础,对合理利用竹种资源具有重要的研究价值和现实意义。
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