基于NIRS与支持向量机的落叶松木材密度预测

• 作者: 张亚朝 李耀翔 李颖
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外光谱 支持向量机 落叶松 木材密度
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 森林资源建设与保护
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: S781.31
• 字数: 2144字
• 语种: 中文

摘要

在支持向量机的理论基础上,以117个落叶松样本作为实验材料,用常规方法测定样本的密度实值,用美国ASD公司生产的波长为350 ～ 2500 nm的LabSpec近红外光谱仪对样本进行相应的光谱采集,对光谱数据进行预处理,以文本格式导出.用LibSVM在matlab环境下建立落叶松密度预测模型.经分析,该模型对训练集的回归拟合,R2达到了85.04％,均方差为6.46×10-4;对测试集的回归拟合,R2为85.20％,均方差为4.45×10-4,拟合效果较好.结果表明,该方法可以用于落叶松木材密度预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李耀翔	东北林业大学工程技术学院	52	397	11.0	18.0
2	李颖	东北林业大学工程技术学院	13	48	4.0	6.0
3	张亚朝	东北林业大学工程技术学院	1	0	0.0	0.0