用人工神经网络-近红外光谱法测定毛竹中木质素与综纤维素的含量

编号 zgly0000650982

文献类型 期刊论文

文献题名 用人工神经网络-近红外光谱法测定毛竹中木质素与综纤维素的含量

学科分类 220.5540;木材学

作者 焦淑菲  相玉红  黄安民  王戈  张卓勇 

作者单位 首都师范大学化学系  中国林业科学院木材研究所 

母体文献 首都师范大学学报: 自然科学版 

年卷期 2010(1)

页码 30-35

年份 2010 

分类号 O657.3 

关键词 BP-ANN  近红外光谱  毛竹  木质素  综纤维素. 

文摘内容 近红外光谱结合反向传播的人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)技术预测了毛竹中木质素与综纤维素的含量.用常规湿化学方法测定了54株毛竹样品的木质素含量以及53株毛竹样品的综纤维素含量.用近红外光谱仪采集相应的光谱,为了提高信噪比和计算速度,对原始近红外光谱进行平滑、压缩、归一化预处理.利用预处理后的近红外光谱数据建立BP-ANN模型.在模型建立过程中采用Leave-n-out交叉验证法优化了隐含层神经元的个数,学习率,动量因子和学习次数.优化的BP-ANN模型用于预测测试集中9个毛竹样品中木质素与综纤维素的含量,预测均方根误差分别为0.88%、1.40%.结果表明,应用毛竹的近红外光谱数据和BP-ANN技术,可以用于预测木质素和综纤维素的含量,基本能满足定量分析的要求.