【摘 要】
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木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标, 其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义。 重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模, 完成木材抗弯强度的预测。 试验用126个蒙古栎无疵试样, 依据国家标准《木材物理力学性质试验方法》测量抗弯强度得到力学真值; 在900～1 700 nm波段进行近红外光谱采集, 一阶导数与S-G卷积结合进行光谱预处理; 然后, 将光谱及抗弯力学样本视为动态系统, 光谱冗余波长视为噪声信号, 通过KF迭代得到系数矩阵和标准方差, 并运用二者
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,黑龙江哈尔滨150040东北林业大学机电工程工程学院,黑龙江哈尔滨150040
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木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标, 其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义。 重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模, 完成木材抗弯强度的预测。 试验用126个蒙古栎无疵试样, 依据国家标准《木材物理力学性质试验方法》测量抗弯强度得到力学真值; 在900～1 700 nm波段进行近红外光谱采集, 一阶导数与S-G卷积结合进行光谱预处理; 然后, 将光谱及抗弯力学样本视为动态系统, 光谱冗余波长视为噪声信号, 通过KF迭代得到系数矩阵和标准方差, 并运用二者比值实现特征优选; 最后建立蒙古栎的偏最小二乘(PLS)抗弯强度近红外模型。 结果表明, 经过KF优选后, 光谱变量数由117减小到18个, 预测模型的相关系数ｒ=0.81、 预测误差均方根RMSEP=6.59; 为了进一步验证方法有效性, 与无信息变量消除法(UVE)、 连续投影方法(SPA)特征选择方法进行了对比, KF特征优选后的预测相关系数r分别提高了0.05和0.16, 预测误差均方根RMSEP降低了2.33和7.66, 采用KF特征选择建立的模型预测结果最佳。 KF作为特征方法可有效选择近红外光谱特征波长, 降低模型维度, 提高模型的适用性与准确性。
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