【摘 要】
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为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时,木浆生产能耗居高不下等问题,以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29,DH32-26,DH33-27)为研究对象,采集了144个样本的近红外光谱,按国
【机 构】
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南京林业大学林学院,南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,中国林业科学研究院林产化学工业研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0601005);国家自然科学基金重大项目(31890774)资助
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为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时,木浆生产能耗居高不下等问题,以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29,DH32-26,DH33-27)为研究对象,采集了144个样本的近红外光谱,按国标方法测定全部样品的苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量。在Matlab 8.0中采用信号平滑,一阶、二阶导数,矢量归一化,多元散射校正等方法预处理原始光谱,用偏最小二乘法、支持向量机法和人工神经网络法以及常用于宏观经济分析的LASSO法分别结合上述预处理方法建立模型,筛选出最优建模方法。运用遗传算法对波段进行选择,提
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