【摘 要】
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翅荚木作为速生材,在人工培育下能够在一定程度上解决我国木材短缺问题。本研究旨在通过傅里叶红外光谱技术开发出能够快速预测翅荚木人工林木材材性的模型,通过比对不同的预处理方法,探究偏最小二乘法预测模型和BP神经网络预测模型的优化算法,并分析了线性模型与非线性模型对预测结果的影响。得到如下试验结果（1）10年生翅荚木人工林木材的顺纹抗压强度平均值为32.63MPa,抗弯强度平均值为94.49MPa,综纤
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翅荚木作为速生材,在人工培育下能够在一定程度上解决我国木材短缺问题。本研究旨在通过傅里叶红外光谱技术开发出能够快速预测翅荚木人工林木材材性的模型,通过比对不同的预处理方法,探究偏最小二乘法预测模型和BP神经网络预测模型的优化算法,并分析了线性模型与非线性模型对预测结果的影响。得到如下试验结果（1）10年生翅荚木人工林木材的顺纹抗压强度平均值为32.63MPa,抗弯强度平均值为94.49MPa,综纤维素含量的平均值为73.62%,其属于高综纤维素含量树种,且具有良好的力学性能;（2）利用蒙特卡罗交叉验证剔除了顺纹抗压强度中的9组数据,抗弯强度中的16组数据以及综纤维素含量中的9组数据,从而得到初步优化的傅里叶红外光谱;（3）采用多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数以及S-G卷积平滑四种预处理方式,均可以在不同程度上提升建模后预测结果的精度。其中,多元散射校正与标准正态变量变换预处理效果相对较优,具体表现在多元散射校正预处理的偏最小二乘法模型预测顺纹抗压强度,预测标准偏差为2.0972,R~2为0.8447,以及标准正态变量变换预处理的BP神经网络模型预测抗弯强度,预测标准偏差为5.1693,R~2为0.8817;（4）偏最小二乘法线性建模方法更适用于顺纹抗压强度和抗弯强度的模型。顺纹抗压强度的优化建模方式是通过多元散射校正预处理后,建立的偏最小二乘法预测模型,预测标准偏差为2.0972,R~2为0.8447。抗弯强度试验的优化建模方式是通过标准正态变量变换预处理后建立的偏最小二乘法预测模型,预测标准偏差为5.0198,R~2为0.8190。非线性建模更适用于综纤维含量的测定数据,其优化的建模方式通过标准正态变量变换预处理建立BP神经网络预测模型,预测标准偏差为0.0052,R~2为0.8024。
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