基于可见/近红外光谱法与最小二乘支持向量机用于预测杉树的密度

  本文关键词：计算机断层扫描技术在木材检测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

《第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集》2009年

基于可见/近红外光谱法与最小二乘支持向量机用于预测杉树的密度

朱向荣  黄安民  张卓勇  

【摘要】：应用可见/近红外光谱技术与化学计量学方法结合,建立了杉木密度测定的新方法。首先采用SPXY算法用于划分校正集和测试集样品集。SPXY算法在预测复杂体系的性质具有一定的优势,其算法原理主要是根据x矩阵(仪器相应值)与y矩阵(预测参数)空间距离的差别选取的。本文同时也选择了Kennard-Stone算法、Duplex算法以及随机算法作为对比,结果表明,SPXY算法较之其他以上三种算法用于样品集的划分时,预测结果具有优势。为了验证LS-SVM方法的可靠性,也比较了其他的建模方法比如支持向量机与偏最小二乘法。结果表明,采用LS-SVM法,模型具有较低的预测误差以及较高的相关系数。以上结果表明,LS-SVM回归方法与SPXY样本划分方法结合,在预测杉树的密度性质时,可作为一种稳健的多元变量校正方法。

【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：国家自然科学基金项目(No:20875065)
【分类号】：S791.27
【正文快照】：

基于可见/近红外光谱法与最小二乘支持向量机用于预测杉树的密度@朱向荣$湖南省农业科学院农产品加工研究所!410125 @黄安民$中国林业科学研究院木材工业研究所!10091 @张卓勇$首都师范大学化学系!100048应用可见/近红外光谱技术与化学计量学方法结合,建立了杉木密度

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