文档介绍：万方数据
迭代法在相思树近红外光谱分析中的应用刘胜张文杰引言瞧饔胧工神经网络栩等方法。本研究以相思树样本的克拉森木素含量为研究对象,在朗伯一比尔定律的基础集中的光谱数据编号为⒂肞#瑈瑈,。硎拘U杂Φ目死舅睾肯蛄浚谎橹近红外光谱分析技术是一项新的无损检测技术,它可以充分利用全谱段或多波长下的光谱数据进行定性或定量分析,具有速度快、效率高、成本低、测试重现性好和测量方便等特点,已经被越来越多地应用于食品工业、石油化工和医药等领域”,近年来也在木材科学研究方面得到了越来越多的应本的评价方法对于林木遗传改良、木材化学组成分析具有重要的理论指导意义和实际应用价值。建立优秀的数学模型,是实现快速测定木材化学成分的关键。目前,用近红外光谱数据建模常用的方法有:多元线性回归⒅鞒煞址治、主成分回归⑵钚《朔、拓扑学和人上,利用多波长下的近红外光谱数据建立了若干个预测木素含量的子数学模型。然后使用加权平均值公式给出了木素含量的首次近似值,再利用木素含量实验值与近似值之间所具有的较强线性关系,给出了建立近红外光谱数据预测模型的迭代法。本研究建模只使用了墓馄资荩缃ú抗馄资萦原材料为棵采自广西的相思树,每棵树从胸高到树梢间隔碎后,,共制得个样品。用苯醇混合液抽提木粉篠K猓∈椭蠓螅坎舛ㄆ渌獠杏辔锏闹柿浚玫娇死舅睾俊傅立叶变换近红外光谱仪鹿悸晨斯馄滓瞧鞴,带有⒁籔检测器,/约旃δ埽;采用旋转台以增加采样殛积,采集样品的漫反射光谱。将木谱区内,用近红外光谱仪扫描次,取平均值成为一个光谱数据,每个光谱数据包含个吸光值。将个光谱数据分成两组,用个光谱数据构成校正集,其余个光谱数据构成验证集。校正集中的光谱数据编号为~,并用‰,。,⋯,。硎狙橹ぜ杂Φ目死舅睾肯蛄俊值之间所具有的较强线性关系,给出了建立近红外光谱数据预测模型的迭代法。模型的预测精度随迭代次数的增加而提高。本迭代法有望用于其它树木某些化学成分含量的测定。关键词光谱学;近红外;迭代法;木索用D静幕С煞值牟舛ê推兰坌枰O拇罅咳肆Α⑽锪笆奔洹R虼耍扒笠恢挚焖佟⒆既贰⒌统于建模,模型的预测误差有望进一步减小。本建模方法有望用于其它树木某些化学成分含量的测定。样品制备及化学成分含量的测定∫桓銎耘蹋谑笛槭医棠僖仪器设备与光谱数据的采集内置镀金漫反射积分球,分辨率为粉样品置于直径石英杯内,在~数据的分组猰:.第卷年分析化学研究简报第本┝忠荡笱Ю硌г海本摘要以相思树样本的克拉森木素含量为研究对象,利用多波长下的近红外光谱数据建立了若干个预测木素含量的子数学模型。使用加权平均值公式给出了木素含量的首次近似值。根据木素含量实验值与近似—接受本文系国家科技支撵计划基金项目手”疭甁...崭澹‘
万方数据
权重系数,由经验公式≥氅望确定。本研究只使用校正集中奈庵迪蛄‰.,巍В瑇如。,搿#瑇乞,。#缓笥糜胫杂Φ难橹刍蓍俣詌鼋浦迪蛄拷屑尤ㄆ骄傻肞的首次估计值向量一。蚤·珹渲衠毗,⋯6杂胫杂Φ难橹ぜ奈庵迪蛄恳沧鐾幕郑⒓蚣俏E拧!先用瑆合法求出式惺S嗟龃ǔJ闹担蛴蓋,龃ㄈ范ǖ膟牡诙谓浦迪蛄课总的预测值。为此需将校正集中的吸光值向量!#瑇蔷“,磁。,,磁稀#徊交治鲂组,第志组由搿#伞!#瑇缸。,⋯,搿9钩琹,N1阌谑П泶铮羌蚣俏獁,⋯,缓谖担,⋯,4ǔJN<跎偈中所含待定常数的个数,从而增强模型的预测能力,从钆。五,,醒〕个常数,并令