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5种花梨木的红外光谱比较分析 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提供识别花梨木品种的新思路和新方法,采用红外光谱分析方法,对越柬紫檀、刺猬紫檀、印度紫檀、大果紫檀、鸟足紫檀5种花梨木的一维红外光谱(FTIR)、二阶导数光谱(SDIR)、二维相关红外光谱(2DIR)进行对比分析。结果表明:1)在FTIR谱图中,5种花梨木在781 cm-1处的差异可以把越柬紫檀和刺猬紫檀与其他3种花梨木区分开;2)在SDIR 谱图中,刺猬紫檀在1 179 cm-1处存在1个吸收峰;大果紫檀在781 cm-1处存在吸收峰;鸟足紫檀在1 351、1 299、1 147、1 131、938 cm-1处都有明显的吸收峰,而印度紫檀没有吸收峰;3)在2DIR谱图中,1 100、1 150、1 258 cm-1处的差异可以将刺猬紫檀与其他4种花梨木区分开,1 467、1 518 cm-1处的差异可以把越柬紫檀、刺猬紫檀与鸟足紫檀区分开来。单独使用2DIR识别方法并不能把5种花梨木完全区分,但将FTIR、SDIR、2DIR这3种方法结合可以实现5种花梨木的区分,也有助于红木树种的无损识别。 相似文献
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在支持向量机(SVM)回归分析过程中,参数(C,γ)取值范围较大,且需要人工进行调整,目前已知的参数选择方法复杂且不够精确.针对上述问题,提出了一种应用于木材近红外光谱分析的PSO-SVM回归模型;使用粒子群算法(PSO)确定SVM的最优参数(C,γ),用40个桉木近红外光谱样品作训练集,8个样品作测试集建立模型,得到预测模型的回归系数0.970 956,均方根误差0.002 154 5,并与传统支持向量机回归模型和偏最小二乘回归模型进行分析比较.结果表明,PSO-SVM回归模型在桉木近红外光谱的木质素含量预测中具有较高的准确性和很好的稳定性. 相似文献
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毛竹、杉木木质素的近红外光谱法快速分析 总被引:3,自引:0,他引:3
该文用近红外光谱法对毛竹和杉木的木质素含量进行了快速测定.首先依据常规湿化学方法测定了54个毛竹和48个杉木样品的木质素含量,用近红外光谱仪采集相应的光谱,对原始光谱进行平滑预处理和二阶微分处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立了相应的校正模型和预测模型.结果表明,毛竹和杉木木质素含量预测模型的相关系数R分别为0·97和0·90;预测标准误差SEP分别为0·65和0·28·将毛竹和杉木样品混合,建立的混合分析模型,R为0·98,SEP为0·83·结果表明,近红外光谱法可以快速预测杉木和毛竹中的木质素含量. 相似文献
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人工林木材密度较低、材质较差、防护性能弱,应用范围受到极大的限制。低分子量树脂处理是提高人工林木材各项性质、增加其附加值的有效途径。作者综述了国内外近年来树脂改性的研究进展,对改性工艺、改性前后木材的各项性能变化以及改性机理研究进行了详细评述,并总结了树脂在木材中的存在状态以及与细胞壁的结合情况,最后提出了本领域的发展趋势,以便为木材树脂改性的进一步研究提供参考。 相似文献