本文關(guān)鍵詞：東北林區(qū)主要闊葉材密度近紅外定標(biāo)模型研究

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【摘要】：木材密度是衡量木材材質(zhì)的重要參數(shù),快速測(cè)定木材密度有利于根據(jù)市場(chǎng)需求定向培育木材及提高木材精細(xì)化利用率。本研究應(yīng)用強(qiáng)光探頭采集木材圓盤(pán)近紅外光譜,建立偏最小二乘(PLS)模型,并對(duì)未知樣品密度進(jìn)行快速預(yù)測(cè),同時(shí)應(yīng)用小波去噪和小波壓縮對(duì)模型精度進(jìn)行了優(yōu)化,討論了相關(guān)參數(shù)設(shè)置對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響。(1)基于強(qiáng)光探頭采集木材圓盤(pán)表面近紅外光譜,建立了PLS模型,得到榆樹(shù)木材密度近紅外校正和驗(yàn)證模型決定系數(shù)分別為0.8347、0.7461；柞樹(shù)木材密度近紅外校正和驗(yàn)證模型決定系數(shù)分別為0.8270、0.7570；楓樺木材密度近紅外校正和驗(yàn)證模型決定系數(shù)分別為0.8475、0.7634；混合木材密度近紅外校正和驗(yàn)證模型決定系數(shù)為0.8465、0.7614。應(yīng)用所建模型對(duì)未知樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)得到,楓樺木材密度近紅外校正模型對(duì)楓樺樣品木材密度的預(yù)測(cè)決定系數(shù)最大(0.8390)。結(jié)果表明,近紅外光譜技術(shù)可用于野外快速測(cè)定木材密度。(2)應(yīng)用小波變換對(duì)木材NIRS進(jìn)行去噪處理,當(dāng)sym5小波分解層為3,啟發(fā)式硬閾值對(duì)榆樹(shù)NIRS的去噪效果最好；當(dāng)db2小波分解層為5,固定硬閾值對(duì)柞樹(shù)NIRS的去噪效果最好；當(dāng)db5小波分解層為2,啟發(fā)式硬閾值對(duì)楓樺NIRS的去噪效果最好。對(duì)去噪后光譜建立PLS模型,榆樹(shù)木材密度近紅外校正和驗(yàn)證模型決定系數(shù)為0.8655、0.7925；柞樹(shù)木材密度近紅外校正和驗(yàn)證模型決定系數(shù)為0.8918、0.8039；楓樺木材密度近紅外校正模型和驗(yàn)證模型決定系數(shù)為0.8671、0.7824；混合木材密度近紅外校正和驗(yàn)證模型決定系數(shù)為0.8820、0.8130。應(yīng)用去噪后模型對(duì)未知樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)得到,楓樺木材密度近紅外校正模型對(duì)楓樺樣品的預(yù)測(cè)決定系數(shù)最大,其值為0.8923,RMSEP為0.0276,SEP為0.03。結(jié)果表明,小波變換去噪能有效去除光譜中的噪音,提高模型精度。(3)應(yīng)用小波變換對(duì)木材NIRS進(jìn)行壓縮處理,對(duì)于榆樹(shù)NIRS,基于均衡稀疏標(biāo)準(zhǔn)硬閾值的db2小波6層分解的壓縮效果最好；對(duì)于柞樹(shù)NIRS,基于均衡稀疏標(biāo)準(zhǔn)硬閾值的sym4小波7層分解的壓縮效果最好；對(duì)于楓樺NIRS,基于均衡稀疏標(biāo)準(zhǔn)硬閾值的db2小波6層分解的壓縮效果最好。對(duì)壓縮后光譜建立PLS模型,榆樹(shù)木材密度近紅外校正模型決定系數(shù)為0.8355；柞樹(shù)木材密度近紅外校正模型決定系數(shù)為0.8545；楓樺木材密度近紅外校正模型決定系數(shù)為0.8479；混合木材密度近紅外校正模型決定系數(shù)為0.8469。應(yīng)用壓縮后模型對(duì)未知樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)得到,柞樹(shù)木材密度近紅外校正模型對(duì)柞樹(shù)樣品的預(yù)測(cè)決定系數(shù)最大(0.8717)。結(jié)果表明,小波壓縮可簡(jiǎn)化近紅外光譜數(shù)據(jù),基于小波壓縮和PLS法的近紅外光譜技術(shù)可實(shí)現(xiàn)木材密度的快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：近紅外光譜 小波去噪 小波壓縮 木材密度
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S781.31
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 引言9
• 1.2 近紅外光譜技術(shù)簡(jiǎn)介9-11
• 1.2.1 近紅外光譜技術(shù)原理9-10
• 1.2.2 近紅外光譜分析技術(shù)的優(yōu)勢(shì)10
• 1.2.3 近紅外光譜技術(shù)的局限10-11
• 1.3 近紅外光譜技術(shù)在木材檢測(cè)中的應(yīng)用11-13
• 1.3.1 在木材物理檢測(cè)中的應(yīng)用11-12
• 1.3.2 在木材化學(xué)檢測(cè)中的應(yīng)用12
• 1.3.3 在其它領(lǐng)域的應(yīng)用12-13
• 1.4 研究的主要內(nèi)容13-15
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容13
• 1.4.2 NIRS技術(shù)分析流程13-15
• 2 基于NIRS技術(shù)與PLS法預(yù)測(cè)木材密度15-23
• 2.1 引言15
• 2.2 實(shí)驗(yàn)部分15-17
• 2.2.1 試驗(yàn)樣品采集與制備15
• 2.2.2 采集近紅外光譜15-17
• 2.3 模型構(gòu)建原理與評(píng)價(jià)17-19
• 2.3.1 模型構(gòu)建原理17
• 2.3.2 Leave-one-out內(nèi)部交叉驗(yàn)證17-18
• 2.3.3 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)18-19
• 2.4 結(jié)果與分析19-21
• 2.4.1 不同主成分?jǐn)?shù)對(duì)PLS建模精度的影響19-20
• 2.4.2 基于NIR密度模型的木材未知樣品密度預(yù)測(cè)20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-23
• 3 小波變換去噪對(duì)模型的優(yōu)化研究23-38
• 3.1 引言23
• 3.2 小波變換去噪簡(jiǎn)介23-26
• 3.2.1 小波變換定義23-24
• 3.2.2 小波的多分辨率分析24
• 3.2.3 尺度函數(shù)φ(t)和小波函數(shù)ψ(t)24-25
• 3.2.4 Mallat算法25-26
• 3.2.5 小波變換去噪效果評(píng)價(jià)26
• 3.3 小波變換去噪26-35
• 3.3.1 不同小波函數(shù)的去噪效果比較26-30
• 3.3.2 小波分解層去噪效果比較30-33
• 3.3.3 閾值選擇與量化對(duì)NIRS的去噪影響33-35
• 3.4 結(jié)果與討論35-36
• 3.4.1 小波變換去噪后NIRS建模35
• 3.4.2 去噪后模型預(yù)測(cè)未知樣品35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-38
• 4 小波壓縮對(duì)木材密度近紅外模型優(yōu)化的研究38-49
• 4.1 引言38
• 4.2 小波壓縮理論基礎(chǔ)38-39
• 4.3 小波壓縮近紅外光譜39-44
• 4.3.1 不同小波函數(shù)的壓縮效果比較39-41
• 4.3.2 小波分解層壓縮效果比較41-43
• 4.3.3 不同閾值壓縮效果比較43
• 4.3.4 小波壓縮后近紅外光譜43-44
• 4.4 結(jié)果與討論44-47
• 4.4.1 小波壓縮后NIRS建模44-46
• 4.4.2 壓縮后模型預(yù)測(cè)未知樣品46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 結(jié)論49-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56-57
• 致謝57-58

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：966088