【摘 要】
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本文对应用近红外光谱技术(NIR)和偏最小二乘法(PLS)快速预测毛竹材气干密度的可行性进行了研究,并考虑到竹材构造特点,重点研究从试样不同表面采谱对模型预测精度的影响.为
【机 构】
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国际竹藤网络中心,北京,100102
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本文对应用近红外光谱技术(NIR)和偏最小二乘法(PLS)快速预测毛竹材气干密度的可行性进行了研究,并考虑到竹材构造特点,重点研究从试样不同表面采谱对模型预测精度的影响.为了便于对比,建模过程中光谱数据未经过任何预处理.研究结果表明,试样表面对模型的预测精度有一定影响.从竹材横切面采谱所建模型的预测精度最高,内表面(靠近竹黄面)居中,外表面(靠近竹青面)最差.但如果对竹材的内外表面光谱求平均后建模,则可以显著提高模型的预测精度.随后选择最优模型对随机抽取、未参与建模的17个未知样品的密度进行了预测,预测值与测量值之间的线性相关系数为R2=0.937,表明近红外光谱技术可以快速、准确地预测竹材的气干密度.
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