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  《光谱学与光谱分析》(国际标准刊号:ISSN 1000-0593,CODEN码:GYGFED,国内统一刊号:CN 11-2200/O4)是中国科学技术协会主管,中国光学学会主办,由钢铁研究总 ...

KF光谱优选的木材抗弯强度预测方法

作者: 于慧伶 [1] 潘屾 [2] 梁玉亮 [2] 张怡卓 [2]

关键词: 木材抗弯强度 卡尔曼滤波 特征选择 近红外光谱 偏最小二乘法

摘要:木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标,其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义.重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模,完成木材抗弯强度的预测.试验用126个蒙古栎无疵试样,依据国家标准《木材物理力学性质试验方法》测量抗弯强度得到力学真值;在900~1700 nm波段进行近红外光谱采集,一阶导数与S-G卷积结合进行光谱预处理;然后,将光谱及抗弯力学样本视为动态系统,光谱冗余波长视为噪声信号,通过KF迭代得到系数矩阵和标准方差,并运用二者比值实现特征优选;最后建立蒙古栎的偏最小二乘(PLS)抗弯强度近红外模型.结果表明,经过KF优选后,光谱变量数由117减小到18个,预测模型的相关系数r=0.81、预测误差均方根RMSEP=6.59;为了进一步验证方法有效性,与无信息变量消除法(UVE)、连续投影方法(SPA)特征选择方法进行了对比,KF特征优选后的预测相关系数r分别提高了0.05和0.16,预测误差均方根RMSEP降低了2.33和7.66,采用KF特征选择建立的模型预测结果最佳.KF作为特征方法可有效选择近红外光谱特征波长,降低模型维度,提高模型的适用性与准确性.


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