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基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量

刘镇波 薛占川 刘一星 王鹏 沈晓燕 孔文杨 王向明

刘镇波, 薛占川, 刘一星, 王鹏, 沈晓燕, 孔文杨, 王向明, . 基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(5): 110-116.
引用本文: 刘镇波, 薛占川, 刘一星, 王鹏, 沈晓燕, 孔文杨, 王向明, . 基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(5): 110-116.
LIU Zhen-bo, XUE Zhan-chuan, LIU Yi-xing, WANG Peng, SHEN Xiao-yan, KONG Wen-yang, WANG Xiang-ming, . Prediction of holocellulose content of poplar using near infrared spectroscopy.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(5): 110-116.
Citation:

LIU Zhen-bo, XUE Zhan-chuan, LIU Yi-xing, WANG Peng, SHEN Xiao-yan, KONG Wen-yang,
WANG Xiang-ming,

. Prediction of holocellulose content of poplar using near infrared spectroscopy.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(5): 110-116.

基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量

Prediction of holocellulose content of poplar using near infrared spectroscopy.

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出版历程
  • 收稿日期:  1900-01-01
  • 修回日期:  1900-01-01
  • 刊出日期:  2013-09-30

基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量

摘要: 为快速测定人工林杨木的综纤维素含量,按国家标准测定了42 个杨木木材样品的综纤维素含量,并用近红 外光谱仪测定相应的光谱。在350 ~ 2 500、1 300 ~ 2 050、2 050 ~ 2 500 nm 3 个不同的光谱区域,采用未处理、 Baseline、一阶导数、二阶导数等光谱预处理方法,再用PLS1、PLS2、PCR 3 种不同建模方法建立相应的校正模型与 交互验证模型。结果表明:当光谱区域为1 300 ~2 050 nm、光谱数据未进行预处理、采用PLS1 的建模方法、主成分 数为8 时,建立的校正模型有最佳预测效果;采用建立的模型对未参与建模的样本进行预测,预测结果与实测结果 间的相关系数为0.818 8。

English Abstract

刘镇波, 薛占川, 刘一星, 王鹏, 沈晓燕, 孔文杨, 王向明, . 基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(5): 110-116.
引用本文: 刘镇波, 薛占川, 刘一星, 王鹏, 沈晓燕, 孔文杨, 王向明, . 基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(5): 110-116.
LIU Zhen-bo, XUE Zhan-chuan, LIU Yi-xing, WANG Peng, SHEN Xiao-yan, KONG Wen-yang, WANG Xiang-ming, . Prediction of holocellulose content of poplar using near infrared spectroscopy.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(5): 110-116.
Citation:

LIU Zhen-bo, XUE Zhan-chuan, LIU Yi-xing, WANG Peng, SHEN Xiao-yan, KONG Wen-yang,
WANG Xiang-ming,

. Prediction of holocellulose content of poplar using near infrared spectroscopy.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(5): 110-116.

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