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木材顺纹抗压强度是评价木材力学性能的重要指标,而传统测量方法操作复杂、精确度低。以桦木为例,提出基于近红外光谱技术(NIR)的SEPA-VISSA-RVM木材顺纹抗压强度模型,实现对其更加精确的预测。试验选取100个木材试件,在900~1700 nm近红外光谱波段上采集数据并测量抗压强度真值;然后采用卷积平滑(SG)方法进行光谱预处理;使用采样误差分布分析(SEPA)作为变量空间迭代收缩算法(VISSA)的改进策略进行特征波长优选;最后通过粒子群优化算法(PSO)优化核函数参数并建立相关向量机(RVM)的预测模型。试验表明:在特征波长优选方面,以偏最小二乘法(PLS)建模为基础的SEPA-VISSA方法,其预测决定系数为0.9593,预测均方根误差为2.8995,相对分析误差为3.0256,光谱变量数由512减小到111个,占总波长的22%,均优于VCPA、CARS和VISSA算法;在建模预测方面,以SEPA-VISSA所选波长为基础的RVM模型,PSO优化的拉普拉斯(Laplacian)核函数的核宽度为10.4043,决定系数为0.9449,预测均方根误差为2.0432,相对分析误差为4.2936,预测效果优于PLS和SVR。因此,基于近红外光谱的SEPA-VISSA-RVM建模能够实现对桦木顺纹抗压强度更准确和稳定的无损检测。 相似文献
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