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

• 作者: 张卓勇 焦淑菲 王戈 相玉红 黄安民
• 来源期刊: 首都师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 化学
• 关键词: BP-ANN 近红外光谱 毛竹 木质素 综纤维素
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: O657.3
• 字数: 3714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9398.2010.01.008

摘要

近红外光谱结合反向传播的人工神经网络(back propagation artificial neural networlk,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄安民	中国林业科学院木材研究所	40	700	15.0	25.0
2	王戈		131	1148	19.0	26.0
3	张卓勇	首都师范大学化学系	92	1384	20.0	33.0
4	相玉红	首都师范大学化学系	31	396	10.0	19.0
5	焦淑菲	首都师范大学化学系	3	15	2.0	3.0