国家自然科学基金(30800889)
- 作品数：5 被引量：56H指数：4
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- 近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究被引量：20
- 2012年
- 对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明:(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。
- 杨忠吕斌黄安民刘亚娜谢序勤
- 关键词：近红外光谱针叶材阔叶材
- 近红外光谱结合回归分析预测法判别木材的生物腐朽被引量：8
- 2012年
- 利用近红外光谱结合多变量回归分析中常用的主成分回归(PCR)和偏最小二乘法回归(PLSR)分析预测法来判别木材的生物腐朽,并与前期采用的SIMCA和PLS-DA2种判别方法进行对比分析。结果表明:1)应用近红外光谱结合多变量回归分析方法对校正集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与标准值的相关性很高,相关系数均大于0.95,SEC和SEP都很低(0.07～0.20),利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现2个模型对未腐朽、白腐和褐腐3种类型样本的判别准确率均为100%(偏差都小于0.27);2)对于相同样本集的判别效果,PLSR法比PCR法的判别效果好,且二者都比采用SIMCA法的效果好,并都与PLS-DA法的判别结果相近,说明利用近红外光谱结合回归分析预测法能有效地检测木材的生物腐朽,并对生物腐朽的类型进行准确判别。
- 杨忠黄安民江泽慧
- 关键词：近红外光谱木材
- 红木的近红外光谱分析被引量：20
- 2012年
- 红木珍贵、种类多,大多数人对红木种类及真伪难以或无法鉴别。利用近红外光谱技术对国家标准中八类红木的近红外光谱进行分析,研究结果表明:(1)近红外光谱与红木色度学参数(L*,a*和b*)之间存在非常高的相关性,预测值与实测红木L*,a*和b*值的相关性分别达到0.988,0.991和0.993;(2)利用化学计量学中的主成分分析(PCA)方法可以将八类红木清楚地区分成八个相应的类别,利用三个主成份信息绘制的三维PCA得分图比二维图更能直观地展现八类红木的区别。研究结果说明应用近红外光谱技术识别红木类别具有可行性,这为开发红木的鉴定或识别提供新的方法和研究思路。
- 杨忠江泽慧吕斌
- 关键词：红木近红外光谱主成分分析
- 非接触式可见光-近红外光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的研究被引量：3
- 2013年
- 利用触针式轮廓法测量了天然高分子材料木材的表面粗糙度,并对可见光-近红外光谱与实测表面粗糙度参数之间的相关性进行研究,探讨了非接触式光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的可行性。结果表明:(1)样品三个切面的可见光-近红外光谱(400～2 500nm)均可预测样品表面粗糙度,实测值与预测值相关系数可达0.92,其中利用样品横切面光谱所建的模型效果最好;(2)在分段光谱400～780nm,780～1 100nm,1 100～2 500nm,780～2 500nm,400～2 500nm范围内,所建模型表面粗糙度参数的实测值与预测值相关系数可达0.80以上,显著相关,其中400～2 500nm区域所建模型效果最好;(3)光谱预处理并不能提高模型预测效果,建议利用可见光-近红外光谱预测天然高分子材料表面粗糙度时采用原始光谱数据。
- 杨忠刘亚娜吕斌张毛毛
- 关键词：天然高分子材料木材表面粗糙度
- 近红外光谱结合SIMCA模式识别法检测木材表面节子被引量：14
- 2012年
- 利用近红外光谱结合SIMCA模式识别法来检测马尾松木材单板节子。结果表明,通过培训集样本建立的基于主成分分析的SIMCA判别模型对有无节子两种类型样本进行回判和对未知节子类型的样本(包括无节子和有节子样本)的判别正确率均达到90%～100%,说明应用近红外光谱结合SIMCA模式识别法可以快速有效地检测木材表面的节子缺陷。
- 杨忠陈玲付跃进吕斌
- 关键词：近红外光谱木材单板
