基于近紅外光譜技術(shù)的落葉松木材材性預(yù)測(cè)的研究.pdf

1、針對(duì)我國(guó)木材供需的嚴(yán)重矛盾，使用適當(dāng)?shù)氖侄螌?duì)木材性質(zhì)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)來提高木材利用率具有重要意義。木材的主要成分為纖維素、半纖維素等高分子有機(jī)化合物，這些物質(zhì)在近紅外譜區(qū)都有較強(qiáng)的吸收度，這就使近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于木材性質(zhì)檢測(cè)成為可能。本論文主要應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)及化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)落葉松木材的密度、含水率、纖維素結(jié)晶度進(jìn)行預(yù)測(cè)，所得結(jié)論主要有：
　　 (1)運(yùn)用近紅外光譜分析技術(shù)能夠快速，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)落葉松木材的密度。分別

2、運(yùn)用基于高斯核變換的非線性偏最小二乘法和傳統(tǒng)偏線性最小二乘法建立密度預(yù)測(cè)模型，并且對(duì)所建模型的評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明兩種方法建立的預(yù)測(cè)模型都能對(duì)樣品的密度進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，而在模型的具體參數(shù)比較上看，基于高斯核變換的非線性偏最小二乘法所建模型預(yù)測(cè)精度要優(yōu)于傳統(tǒng)偏最小二乘法所建模型精度，研究表明樣品近紅外光譜信息與樣品的實(shí)際密度值之間不是單純的線性關(guān)系，非線性模型可以更好的表征二者之間的關(guān)系。
　　 (2)運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)

3、結(jié)合偏最小二乘法能夠?qū)β淙~松含水率進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。通過比較發(fā)現(xiàn)在1000~2100nm波段范圍內(nèi)一階導(dǎo)數(shù)處理光譜所建模型最好，校正集相關(guān)系數(shù)最大為0.9846，SEC與RMSEC最小分別為2.5193和2.5039，驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)最大為0.9836，SEP與RMSEP最小分別為2.9353和3.1651。在劃分的7個(gè)波段范圍內(nèi)，不論是原始未處理光譜，一階導(dǎo)數(shù)處理光譜及二階導(dǎo)數(shù)處理光譜所建模型均在1000-2100nm波段內(nèi)最好，均