近红外光谱法快速测定速生桉木化学成分含量

用常规方法测定了104个速生桉木样品的综纤维素、聚戊糖、酸不溶木素及苯醇抽出物含量并采集了样品的近红外光谱。对原始光谱进行多元散射校正后,运用偏最小二乘法和交互验证的方法,确定最佳主成分数并建立样品相关化学成分含量的校正模型。独立验证中综纤维素、聚戊糖、酸不溶木素和苯醇抽出物模型的决定系数 Rval2分别为0.9067、0.9033、0.9504、0.9570;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.33%、0.50%、0.31%、0.17%;相对分析误差(RPD)值分别为3.22、3.20、4.43、4.73;绝对偏差(AD)分别为?0.53%~0.60%、?0.95%~0.77%、?0.55%~0.52%、?0.22%~0.29%,4个校正模型较好地预测了验证集样品的化学成分含量,基本满足制浆造纸工业中快速测定速生桉木原料的需求。     

近红外光谱结合支持向量机快速识别树种

利用阿达玛变换近红外光谱结合支持向量机,对制浆造纸常用木材树种的快速识别进行研究。将各树种近红外光谱先进行多点平滑和标准正态变换预处理以消除噪音干扰和光散射导致的测量偏差,然后基于不同建模策略建立一对多和一对一两种支持向量机模型,考察这两种模型对多树种属间分类和种间分类的预测能力,并与传统的偏最小二乘判别分析分类法进行对比。结果表明,支持向量机预测模型对桉木、相思木、杨木、水杉等树种的属间分类正确率达到98%以上,种间分类正确率均达到95%以上,在处理复杂分类问题时模型稳健性明显优于传统分类方法,从方法上证明了近红外技术工业化应用的可能性,为进一步建立近红外在线检测木片材性分析系统奠定了基础。