本文關鍵詞：四種算法用于近紅外測定制漿材材性的對比研究

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【摘要】：采集了常見制漿材(桉木、相思木及楊木)樣品的近紅外光譜,測定了樣品的基本密度、綜纖維素、木質素和苯醇抽出物含量,用人為控制水分的方法測定了樣品的水分含量。對原始光譜進行預處理后,分別運用偏最小二乘法(PLS)、LASSO算法、支持向量機法(SVR)和人工神經網絡法(BP-ANN)建立基本密度、水分含量、綜纖維素、木質素和苯醇抽出物含量的預測模型。對預測模型進行獨立驗證,結果顯示:LASSO算法建立的基本密度和綜纖維素模型性能最優(yōu),其預測均方根誤差(RMSEP)分別為0.006 3 g/cm~3和0.49%,絕對偏差(AD)范圍分別為-0.008 8~0.009 6 g/cm~3和-0.85%~0.87%;PLS建立的水分含量模型及苯醇抽出物模型最優(yōu),RMSEP值分別為1.21%和0.24%,AD范圍分別為-1.99%~2.03%和-0.35%~0.38%;SVR建立的木質素模型最優(yōu),RMSEP值為0.43%,AD范圍為-0.76%~0.74%,均滿足制漿造紙工業(yè)中對誤差的要求。
【作者單位】： 中國林業(yè)科學研究院林產化學工業(yè)研究所;生物質化學利用國家工程實驗室;國家林業(yè)局林產化學工程重點開放性實驗室;江蘇省生物質能源與材料重點實驗室;南京林業(yè)大學林業(yè)資源高效加工利用協(xié)同創(chuàng)新中心;南京林業(yè)大學輕工科學與工程學院;
【關鍵詞】： 近紅外光譜 制漿材 材性 算法
【基金】：國家林業(yè)局948技術引進項目(2014-4-31) 江蘇省生物質能源與材料重點實驗室項目基金(JSBEM-S-201510) 江蘇省自然科學基金(BK20160151)
【分類號】：TS72;O657.33
【正文快照】： WU TingWU Ting1,FANG Gui-gan1,2,LIANG Long1,LIN Yan1,XIONG Zhi-xin2,3(1.Institute of Chemical Industry of Forest Products,CAF;National Engineering Lab.for Biomass Chemical Utilization;Key and Open Lab.of Forest Chemical Engineering,SFA;Key Lab.of Biomass

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本文編號：1060086