本文關(guān)鍵詞：計算機(jī)斷層掃描技術(shù)在木材檢測中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《第十屆全國計算(機(jī))化學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集》2009年

基于可見/近紅外光譜法與最小二乘支持向量機(jī)用于預(yù)測杉樹的密度

朱向榮  黃安民  張卓勇  

【摘要】：應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)與化學(xué)計量學(xué)方法結(jié)合,建立了杉木密度測定的新方法。首先采用SPXY算法用于劃分校正集和測試集樣品集。SPXY算法在預(yù)測復(fù)雜體系的性質(zhì)具有一定的優(yōu)勢,其算法原理主要是根據(jù)x矩陣(儀器相應(yīng)值)與y矩陣(預(yù)測參數(shù))空間距離的差別選取的。本文同時也選擇了Kennard-Stone算法、Duplex算法以及隨機(jī)算法作為對比,結(jié)果表明,SPXY算法較之其他以上三種算法用于樣品集的劃分時,預(yù)測結(jié)果具有優(yōu)勢。為了驗證LS-SVM方法的可靠性,也比較了其他的建模方法比如支持向量機(jī)與偏最小二乘法。結(jié)果表明,采用LS-SVM法,模型具有較低的預(yù)測誤差以及較高的相關(guān)系數(shù)。以上結(jié)果表明,LS-SVM回歸方法與SPXY樣本劃分方法結(jié)合,在預(yù)測杉樹的密度性質(zhì)時,可作為一種穩(wěn)健的多元變量校正方法。

【作者單位】：
【關(guān)鍵詞】：
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No:20875065)
【分類號】：S791.27
【正文快照】：

基于可見/近紅外光譜法與最小二乘支持向量機(jī)用于預(yù)測杉樹的密度@朱向榮$湖南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所!410125 @黃安民$中國林業(yè)科學(xué)研究院木材工業(yè)研究所!10091 @張卓勇$首都師范大學(xué)化學(xué)系!100048應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)與化學(xué)計量學(xué)方法結(jié)合,建立了杉木密度

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