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搜索结果: 1-3 共查到综纤维素相关记录3条 . 查询时间(0.163 秒)
利用近红外光谱(NIR)技术结合BP神经网络定量预测了杉木中的综纤维素、木质素和微纤丝角。首先对杉木的原始近红外光谱数据进行卷积(Savitzky-Golay)平滑和二阶导数处理,然后利用小波变换压缩,将由171个数据点组成的近红外光谱压缩为86个数据点,最后用BP神经网络建模,采用Leave-n-out交叉验证法对模型进行验证,并讨论了隐含层神经元个数、学习速率、动量因子和学习次数对所建BP网络...
用近红外光谱法对杉木中综纤维素和木质素含量进行了快速测定。用常规湿化学方法测定了48个杉木木材样品的综纤维素和木质素,用近红外光谱仪采集相应的光谱,进行二阶微分处理和平滑预处理后,用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。综纤维素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.96和0.93;预测标准误差分别为0.39和0.50;木质素校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99和0.90;预测标准误...
研究了用近红外光谱(NIR)结合多变量统计分析技术对毛竹综纤维素含量的快速测定.用常规实验室方法测定了54个竹材样品的综纤维素含量,用近红外光谱仪采集相应样品的光谱,对原始光谱进行二阶导数和25点平滑预处理后,从54个竹材样品中挑选41个代表性的样品建模,选择1011~1675nm和1930~2488nm波段区间,用偏最小二乘法(PLS1)和完全交互验证方式建立毛竹综纤维素含量的预测模型.结果表明...

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