首页|非线性算法在近红外预测木材密度中的应用研究

非线性算法在近红外预测木材密度中的应用研究

扫码查看
研究基于近红外光谱技术的木材密度预测。运用基于高斯核变换的非线性偏最小二乘法建立密度预测模型,并且对所建模型的评价参数进行了对比分析。结果表明该方法建立的预测模型能对样品的密度进行有效预测。研究表明样品近红外光谱信息与样品的实际密度值之间不是单纯的线性关系,非线性模型可以更好地表征二者之间的关系。
Application of Nonlinear Algorithm in Predicting Wood Density using Near Infrared Spectroscopy
NIR-based wood density prediction was studied in this paper.Predction models were developed by non-linear partial least squares(NPLS)based on Gaussian Kernel method.Results showed that models developed based on NPLS are valid to the samples studied.Results also indicated the relationship between NIR spectra and samples' density is not a simple linear relationship.The relationship is better characterized by a NPLS model.

wood densityNIRnonlinear PLS

李耀翔、张鸿富

展开 >

东北林业大学工程技术学院,哈尔滨150040

云南农业大学,昆明650201

木材密度 近红外光谱 非线性偏最小二乘法

中央高校基本科研业务费专项资金项目黑龙江省自然科学基金面上项目博士后研究人员落户黑龙江科研启动金

DL12EB07-2C201111

2012

森林工程
东北林业大学

森林工程

CSTPCD
影响因子:1.443
ISSN:1001-005X
年,卷(期):2012.28(5)
  • 8
  • 6