论文部分内容阅读
用常规方法测定了141个制浆材样品的综纤维素、木素和苯醇抽出物含量并采集了样品的近红外光谱.对原始光谱进行多元散射校正后,运用反向传输神经网络结合交互验证的方法,确定模型参数并建立样品综纤维素、木素、苯醇抽出物的校正模型.独立验证中模型的决定系数Rval2分别为0.9478、0.9724、0.9367;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.61％、0.46％、0.24％;相对分析误差(RPD)值分别为4.38、6.02、3.97;绝对偏差(AD)分别为-1.16％～0.93％、-0.67％～0.81％、-0.37％～0.47％、预测均方根误差和绝对偏差基本符合对误差的要求,3个校正模型能够满足制浆造纸工业中制浆材材性的快速测定.