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| 基于BiPLS-SPA优选近红外光谱的木材基本密度预测——以柞木为例 | |
| 摘 要： | 以柞木为研究对象,以900~1 700 nm的近红外光谱仪获取木材表面近红外光谱数据,对89个柞木样本进行检测,其中58个组成校正集,31个为预测集。首先,采集样本径切面光谱数据,并利用SG平滑对光谱数据进行预处理;然后,利用反向区间偏最小二乘(Bi PLS)选出均方根误差最小的波长区间组合;再利用连续投影算法(SPA)进一步选择出波长特征;最后,以优选出的波长特征作为输入,建立偏最小二乘法回归模型,确定出木材基本密度与近红外光谱之间的联系。Bi PLS算法将光谱划分区间划分为10时,均方根误差最小,其最佳区间组合为3 5 6 7 9],变量个数由全光谱117个降至59个;应用SPA算法二次降维,变量个数降至6个,降低变量信息的冗余,减少了变量个数,提高了建模的速度和效率。Bi PLS-SPA模型较PLS、i PLS、Bi PLS、SPA-PLS具有更高的相关系数,更小的均方根误差,柞木基本密度预测相关系数为0.925,预测均方根误差为0.010 4,相对分析误差为2.83。 |
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