| 近红外光谱结合Lasso算法测定制浆材抽出物含量 |
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| 引用本文： | 吴 珽,房桂干,梁 龙,崔宏辉,熊智新.近红外光谱结合Lasso算法测定制浆材抽出物含量[J].中国造纸学报,2015,30(4):22-26. |
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| 作者姓名： | 吴 珽 房桂干 梁 龙 崔宏辉 熊智新 |
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| 作者单位： | 1.中国林业科学研究院林产化学工业研究所,国家林业局林产化学工程重点开放性实验室,生物质化学利用国家工程实验室,江苏南京,210042,1.中国林业科学研究院林产化学工业研究所,国家林业局林产化学工程重点开放性实验室,生物质化学利用国家工程实验室,江苏南京,210042,1.中国林业科学研究院林产化学工业研究所,国家林业局林产化学工程重点开放性实验室,生物质化学利用国家工程实验室,江苏南京,210042,1.中国林业科学研究院林产化学工业研究所,国家林业局林产化学工程重点开放性实验室,生物质化学利用国家工程实验室,江苏南京,210042,2.南京林业大学轻工科学与工程学院,江苏南京,210037 |
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| 基金项目： | 国家林业局948项目“农林剩余物制机械浆节能和减量技术引进”(2014-4-31)。 |
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| 摘 要： | 为实现制浆材材性的快速测定,首先用常规方法测定了144个制浆材样品的冷水、热水、苯-醇和1% NaOH抽出物含量,并采集了样品的近红外光谱,然后对原始光谱进行预处理,并运用Lasso算法及交互验证建立最优校正模型。对模型进行独立验证,决定系数R2val分别为0.9186、0.9085、0.9241、0.9760,预测均方根误差分别为0.24%、0.30%、0.28%、0.38%,相对分析误差分别为3.50、3.31、3.63、6.45,绝对偏差分别为-0.42%～0.37%、-0.43%～0.41%、-0.47%～0.40%、-0.55%～0.57%。这些模型预测性能能够满足制浆造纸工业的要求,同时,也证实了Lasso算法用于制浆材抽出物测定的可行性。
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| 关 键 词： | Lasso算法 近红外光谱 制浆材 抽出物含量 |
The Prediction of Pulpwood Extractives Content by Near Infrared Spectroscopy Combining with Lasso Algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Lasso algorithm near-infrared spectroscopy pulpwood extractive content |
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