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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张怡卓 苏耀文 李超 门洪生
蒙古栎是重要的结构用材，对其抗弯强度（ＭＯＲ）与抗弯弹性模量（ＭＯＥ）进行快速准确的无损检测是具有工程应用价值的科学问题。为实现蒙古栎木材ＭＯＲ与ＭＯＥ的快速无损检测，以９００～１ ７００ ｎＭ的便携式近红外光谱仪为检测手段，提出一阶导数与Ｓ－Ｇ卷积平滑处理相结合的数据预处理方法，采用木材径切面与弦切面２个切面近红外光谱的平均值作为建模数据，利用ＩＳＯＭａｐ－ｐＬＳ算法建立预测模型估计木材的ＭＯＲ、ＭＯＥ。试验采用１３５个３００ ＭＭ×２０ ＭＭ×２０ ＭＭ的无疵小试样为样本，其中９０个组成校正集，４５个组成预测集。结果表明：一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰，Ｓ－Ｇ卷积处理能滤除高频噪．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
罗莎 吴义强 刘元 黄军
近红外光谱技术作为一种新型现代分析手段,具有操作简单、检测快速、结果准确、成本低廉和对样品无损坏等优点,已经广泛应用于制浆造纸、木材材性预测、木材加工利用、木质复合材料、木材防腐与木材保护等方面的研究。在介绍近红外光谱技术基本工作原理与主要特点基础上,重点论述了近红外光谱技术预测木材纤维素结晶度、木材微纤丝角和纤维形态等木材解剖特征中的研究现状,并展望了其应用前景。
关键词：
近红外光谱 木材解剖特征 预测 研究进展
[期刊] 林业科学
[作者]
赵荣军 邢新婷 吕建雄 张俊珍
以人工林粗皮桉木材为研究对象,采用常规力学测试方法和近红外光谱方法对其无疵小试样力学性质进行研究。用近红外光谱仪采集试样表面的近红外光谱,对采集的近红外漫反射光谱进行导数预处理并对不同波段光谱建立校正模型,以1/3试样作为预测集对校正模型进行验证。结果表明:二阶导数预处理、350～25000nm全光谱波段、径切面和弦切面平均光谱值对粗皮桉木材力学性质模型预测效果最好。抗弯弹性模量和抗弯强度、顺纹抗压强度的实测值与近红外光谱方法的预测值存在较好的相关性,相关系数均大于0.88,相对分析误差大于2.0,表明利用近红外光谱方法预测人工林粗皮桉木材力学性质效果较好。
关键词：
粗皮桉木材 近红外光谱 力学性质
[期刊] 林业科学
[作者]
杨忠 黄安民 江泽慧
利用近红外光谱结合多变量回归分析中常用的主成分回归(PCR)和偏最小二乘法回归(PLSR)分析预测法来判别木材的生物腐朽,并与前期采用的SIMCA和PLS-DA2种判别方法进行对比分析。结果表明:1)应用近红外光谱结合多变量回归分析方法对校正集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与标准值的相关性很高,相关系数均大于0.95,SEC和SEP都很低(0.07～0.20),利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现2个模型对未腐朽、白腐和褐腐3种类型样本的判别准确率均为100%(偏差都小于0.27);2)对于相同样本集的判别效果,PLSR法比PCR法的判别效果好,且二者都比采用SIMCA法的效果好,并...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 冯国红 李春旭 赵婧含 孟永斌 王晨 李耀翔
【目的】木材基本密度在木材质量等级评定中具有重要作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。【方法】以东北林区典型针叶树种为研究对象,结合近红外光谱技术,构建红松、落叶松、云冷杉木材基本密度近红外估测模型,分析比较了不同波段优选算法并进行了模型优化。研究采用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)和间隔偏最小二乘法(iPLS)对木材近红外光谱波段进行优化,基于卷积平滑算法对近红外光谱数据进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立针叶木材基本密度估测模型。依据相关系数(R)、均方根误差(RMSEC)等模型参数对模型效果进行评价,对比分析确定最佳波段优选方法,得到最优针叶木材基本密度近红外估测模型。【结果】利用CARS、UVE、i PLS的波段优化方法对近红外光谱波段的筛选,可以起到优化针叶木材基本密度模型的作用,减少参与建模的近红外光谱的波段变量数,明显提升模型的运算速度,使得模型准确度更高、稳定性更好;利用间隔偏最小二乘法结合偏最小二乘法(iPLS-PLS)进行波段优选的针叶木材基本密度模型效果最好,其模型校正相关系数为0.938 0,校正均方根误差为0.021 8,验证相关系数为0.8959,验证均方根误差为0.028 0。【结论】基于波段优选及模型优化构建东北林区典型针叶树种基本密度近红外估测模型,可以有效提高运算速度及估测精度,实现针叶材基本密度的快速、准确、无损估测,为针叶木材材性研究和森林培育提供了理论依据与技术支撑,有利于进一步实现木材的高效节约与精细化利用。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 李春旭 孟永斌 王晨 赵婧含 李耀翔
【目的】木材的基本密度在木材质量等级评定中起着重要的作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。利用近红外光谱技术,实时监测木材性质,掌握木材性质的变化,为进一步制定和改善林木培育方法提供理论依据。【方法】借助树木生长锥对椴树活立木取样,以椴树样品基本密度真值和近红外光谱数据为输入,分别通过卷积平滑、一阶导数和二阶导数预处理方法来实现近红外光谱数据的预处理,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的椴树木材基本密度的近红外估测模型。【结果】在350～2 500 nm波段范围内,一阶导数预处理的椴树木材基本密度模型是最优的,校正集相关系数为0.964 8,校正均方根误差为0.002 7,验证集相关系数为0.943 2,预测均方根误差为0.003 3。在对近红外光谱数据进行去噪优化处理,构建椴树木材基本密度模型后,在500～2 300 nm波段范围内,一阶导数预处理椴树木材基本密度模型依旧最优,其校正集相关系数为0.987 1,校正均方根误差为0.001 6,验证集的相关系数是0.948 6,预测的均方根误差是0.002 1。【结论】选择特定的预处理方法,结合样本特征,建立椴树木材基本密度模型,可以显著降低建模成本,提高模型预测精度,快速测定椴树木材的基本密度。
[期刊] 林业科学
[作者]
柴宇博 孙柏玲 刘君良 秦特夫 储富祥
采用近红外光谱技术对乙酰化大青杨和樟子松木材的增重率进行快速预测。在近红外波长780~2 500 nm范围内,利用偏最小二乘法(PLS)建立木材横切面原始光谱及不同预处理(一阶导数、二阶导数、归一化处理和消噪)光谱乙酰化木材增重率数学模型,并进行比较分析。结果表明:乙酰化大青杨和樟子松木材分别选用归一化处理光谱和消噪光谱建立的增重率校正模型预测效果较好,预测模型相关系数(R)分别为0.90和0.70,预测标准差(RMSEP)分别为1.007 2和1.301 2,其中乙酰化大青杨木材增重率预测模型实测能力较佳,表明利用木材横切面近红外光谱建立的数学模型可以实现乙酰化木材增重率的快速预测。
[期刊] 林业科学
[作者]
王学顺 戚大伟 黄安民
将光谱一阶导数与小波变换相结合,对杉木木材近红外光谱数据进行预处理,采用db3小波对光谱数据进行4尺度分解,在各分解尺度上根据信号和噪声的不同传播特性,保留信号的模极大值,去除噪声的模极大值。结果表明:光谱导数+小波变换模极大值能够有效消除光谱噪声和各种因素干扰,并很好保留了光谱信号特征,使光谱信噪比有了较大提高。
关键词：
近红外光谱 小波变换 模极大值 去噪
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
周竹 郑剑 王允祥 曾松伟
为了提高应用近红外光谱技术无损检测雷竹Phyllostachys violascens竹笋硬度的精度,研究了雷竹笋硬度光谱检测模型的优化方法。首先对雷竹笋原始光谱进行正态变量变换(SNV),然后采用后向间偏最小二乘法(bi PLS)去除部分与竹笋硬度无关的变量,随后进一步采用竞争性自适应权重法(CARS)剔除无关变量,最后采用连续投影算法(SPA)将光谱变量个数从1 557个减少为25个。最终,bi PLS-CARS-SPA模型的交叉验证相关系数(rcv),预测相关系数(rp),交叉验证均方误差(RMSECV)以及预测均方误差(RMSEP)分别为0.984,0.926,0.300 N·cm-2...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
汪紫阳 尹世逵 李颖 李耀翔
探索可见/近红外光谱识别生长锥取得的木材样品的可行性,为野外木材检测提供方法。木材品种涉及东北地区常见的14个树种,木材样品由生长锥南向北方向钻取树木1.3 m胸高处得到,观测木样的可见/近红外光谱并采用导数、对数与平滑处理,运用距离法建立识别模型,测试并分析不同光谱预处理方法对可见/近红外光谱木材识别准确率的影响。结果显示:在不使用平滑处理时,使用一阶导数处理之后的光谱木材树种识别的准确率(96.79%)明显高于二阶导数(78.57%)和三阶导数(75.00%)。在使用导数和平滑处理时,使用二阶导数(98.21%)或三阶导数(98.21%)处理之后的光谱用于识别的准确率略高于一阶导数(97.50%)。单独使用平滑处理不能提高模型预测准确率,单独使用导数处理可以提高模型预测准确率。在最优的参数设置下使用导数和平滑处理时,使用S-G导数平滑(98.42%)和Norris导数滤波(98.57%)的效果无明显差异。
关键词：
木材学 可见/近红外 树种识别 生长锥
[期刊] 林业科学
[作者]
杨忠 江泽慧 费本华 刘君良
近红外光谱技术是一项新的木材无损评价方法,能够迅速、准确地对生长锥、固体木材或木粉等试样的性质进行全面无损评价,目前已广泛应用于木材性质预测、木材加工利用等方面的研究中,并为林木的定向培育、木材的遗传改良和高效利用提供技术支持。本文介绍了近红外光谱技术的基本原理及其主要应用,重点介绍了木材的近红外光谱技术及其在木材化学组成、物理力学性质、木材加工利用和木质复合材料等方面的研究成果及应用。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王韬 张录达 劳彩莲 李军会 赵龙莲 严衍禄
研究了近红外光谱定量分析模型对于样品温度的适应性。以 4 2个不同品种的大豆为实验材料 ,用 2台光谱仪分别独立测定了样品在 5种温度下的近红外光谱。对于 2台光谱仪测定的光谱 ,均依据光谱信息选择部分光谱 ,采用PLS回归法对大豆样品的粗蛋白质和粗脂肪含量分别建立了近红外光谱定量分析模型 ,并以剩余样品对模型进行预测检验。 4个模型的预测结果均表明 :超过 94 %的检验样品的预测相对误差小于 5 % ,说明了预测样品处于 5～ 4 0℃时 ,模型都有较好的预测效果。
关键词：
近红外光谱 PLS回归模型 温度校正
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
胡梦霄 杭芸 黄华宏 张胜龙 童再康 楼雄珍
木材结晶度的测定费用高、耗时长,所以基于近红外光谱技术快速测定结晶度很有实用价值。杉木Cunninghamia lanceolata是中国南方栽植面积最大的用材树种之一,结晶度作为衡量木材品质的重要指标,了解其变异对杉木无性系选育及木材加工技术改进都有实际意义。本研究样品来自广西、湖南和贵州等11个不同地理种源的杉木无性系,通过X衍射技术测定结晶度,结合近红外光谱技术通过偏最小二乘法建立相应的模型并对模型预测效果进行评价。通过模型预测未知样品,进而分析杉木木材结晶度在不同种源和无性系间的变异。当光谱区域为
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王林 郑明明 王翀 吴庆华 崔南方 李建斌
为提高卷烟配方模块的分类识别准确率，并为卷烟配方模块的科学评估提供技术支撑，提出了一种基于近红外光谱特征筛选的卷烟配方模块香型预测方法。选取2017—2019年238个卷烟配方模块样品的近红外光谱数据，结合特征工程中的递归特征消除法和BP神经网络、随机森林、XGBoost 3种机器学习技术，构建了基于特征变量的香型预测模型。与全光谱数据训练的分类效果对比，经过递归特征消除法筛选后的光谱特征变量能够有效提升卷烟配方模块香型的识别准确率，其中，XGBoost算法分类效果最佳，模型对测试集的识别准确率达到了90.41%。结果表明，基于近红外光谱特征筛选的香型预测方法对卷烟配方模块的快速定位、科学评价及卷烟配方设计等有一定的辅助决策作用。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
惠文凯 王益 陈晓阳
【目的】本研究旨在建立麻疯树种子含油量的近红外光谱定标模型,为近红外光谱技术应用于麻疯树种子含油量的测定提供依据。【方法】利用瑞典波通DA7200型近红外光谱成分分析仪采集了125份麻疯树种子样品的光谱数据,通过样品化学值测定、光谱数据预处理以及回归统计方法建立了麻疯树含油量的近红外光谱定标模型,并利用10份未知含油量的种子样品对模型的准确性进行了检验。【结果】本研究建模所选125份样品的含油量范围为25.23%39.73%,平均值为33.91%±2.64%,中位数为34.31%,基本覆盖了当前麻疯树的主
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