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神经网络与近红外光谱定量预测杉木中的综纤维素、木质素、微纤丝角聄..咖112引言丁光谱学与光谱分析C-HoHNH錝数据和杉木中综纤维素、木质素、微纤丝角含量的相297月(NIR)BP首先对杉木的原始近红外光谱数据进行卷积平滑和二阶导数处理,然后利用小波变换压缩,将由鍪莸阕槌傻慕焱夤馄籽顾跷鍪莸悖詈笥肂窬缃#捎肔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网络的影响。用所建的网络模型预测了测试集中杉木样本的综纤维素、木质素和微纤丝角,预测的相关系数091090087RMSEP086033499速,无损,基本能满足定量分析的要求。关键词近红外光谱;神经网络;综纤维素;木质素;微纤丝角06573ADOI103964jissrr1000-0593{2009)07178404杉木是针叶材结构用材树种,是一种天然高分子有机物,主要化学成分为纤维素、半纤维素、木质素。在制浆造纸中,木质素是影响制浆性能和纸浆质量的重要因素,木质素的含量是制定蒸煮和漂白工艺的重要依据,微纤丝角为细胞次生壁层微纤丝排列方向与细胞主轴所形成的夹角,是木材性质中重要物理量之一,它对木材弹性模量和异向收缩性有直接影响,并与木材密度、强度和硬度密切相关。由于木材资源的不断减少,木材高效利用成为缓解木材资源短缺的重要途径,用一种快速、准确、无损的方法测定木材中综纤维素、木质素、微纤丝角含量成为充分、合理开发和利用木材资源的重要研究内容之一。近红外光谱分析技术是一种利用近红外波段的光谱对样品的化学组成、物理性质进行快速测定的分析技术,[1]()主要方法是依据国家标准,首先采用苯一醇溶液抽提样品,用(%和サ牧蛩崛芤核峤,操作手续繁琐,测量一个样品大约需要d速测定。传统测定微纤丝角的方法有碘结晶法、偏光显微镜法,纹孔法等,测量样品准备繁琐,测虽速度慢,难以对大NIR[z-4][5]检测中存在着各种成分谱图严重重叠,光谱信息冗[7]NIR1,国内中国林业科学研究院近年来已开始从事技术在木材科学上的应用研究工作,如利用预测木材水分、结晶度、木材腐朽类[14-16]BP[17]NIRSBPNII木综纤维素、木质素、微纤丝角快速、准确预测的可行性,这对技术在我国造纸领域与木材科学中的应用具有重要意义。,—,110003721000912008-03-192008-0622基金项目:北京市教育委员会科技发展项目,。十一五”科技支撑计划项目,中央级公益性科研院所基(CAFINT2007C04)作者简介:丁丽,女,年生,首都师范大学化学系硕士研究生:一甤*
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hiddenuon11712o04。范围进行归一化。分别从杉木综纤维素、木质素、微7光谱学与光谱分析样品与仪器工作所用的杉木样本采自安徽黄山林场。这些样本的生1175811940295731019处黄山与天日山结合带,长江与钱塘江水系分水岭处。美国旧腖近红外光谱仪,采350nnl笤狿光谱采样间隔段。综纤维素和木质素、。同时做两份平行样测定,取其算术平均值作为测定值。203生产的带有高能检测器的湎哐苌湟牵琗光管铜靶,镍滤波片消除辐射。电压,电流mAX4柚.#匝。,3min采用语言编写的计算机程序计算微纤丝角。采集(20℃室内进行。用杯光源