【摘 要】
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用常规方法测定了7种常见制浆材共134个样品的综纤维素含量和木素含量,并采集了样品的近红外光谱.对原始光谱进行预处理后,运用Lasso算法,结合交互验证确定最优调整参数λ的值分别为17.67和10.41,此时对应的综纤维素和木素的预测模型最优.对模型进行独立验证,决定系数R2val分别为0.9674、0.9765;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.46%、0.47%;RPD值分别为5.54、6
【机 构】
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中国林业科学研究院林产化学工业研究所;江苏省生物质能源与材料重点实验室;国家林业局林产化学工程重点开放性实验室;生物质化学利用国家工程实验室,江苏南京,210042
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用常规方法测定了7种常见制浆材共134个样品的综纤维素含量和木素含量,并采集了样品的近红外光谱.对原始光谱进行预处理后,运用Lasso算法,结合交互验证确定最优调整参数λ的值分别为17.67和10.41,此时对应的综纤维素和木素的预测模型最优.对模型进行独立验证,决定系数R2val分别为0.9674、0.9765;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.46%、0.47%;RPD值分别为5.54、6.52;绝对偏差分别为-0.82%~0.87%、-0.72%~0.75%.模型预测性能能够满足制浆造纸行业的需求;同时也证实了Lasso算法用于制浆材主化学成分测定分析的可行性.
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