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PSO-LSSVM用于近红外光谱预测混合制浆材Klason木质素含量
PSO-LSSVM用于近红外光谱预测混合制浆材Klason木质素含量
作者:
刘耀瑶
房桂干
梁龙
熊智新
王勇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
近红外光谱
混合制浆材
Klason木质素
粒子群寻优算法
最小二乘支持向量机
摘要:
为优化混合制浆材中Klason木质素含量的近红外分析模型,收集了5种常见制浆材的82个原木样品,将样品粉碎预处理后在便捷式近红外光谱仪上采集其近红外光谱信号,对原始光谱数据进行多元散射校正(MSC)预处理,利用粒子群寻优(PSO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中的参数进行优化,然后利用最优参数建立混合制浆材Klason木质素的LSSVM定量分析模型.将结果与偏最小二乘(PLS)和主成分降维后的BP神经网络(PCA-BPNN)算法进行比较.结果表明,PCA-BPNN和PSO-LSSVM模型均优于PLS模型,且PSO-LSSVM模型预测结果最优,预测结果的相关系数(Rv)最大为0.9857;预测标准差(RMSEP)为0.7498%,比PLS模型和PCA-BPNN模型分别降低了0.2767%和0.1455%;相对标准偏差(RPD)最大为5.6174,比PLS模型和PCA-BPNN模型分别提高了1.5144和0.9138;真实值与预测值间的绝对偏差(AD)范围最小,为0.0065%~1.8449%.
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基于聚类PSO-LSSVM模型的PAD维度预测
情感维度PAD
最小二乘支持向量机
粒子群优化算法
情感聚类分析
基于混合核函数PSO-LSSVM的边坡变形预测
边坡
边坡变形预测
最小二乘支持向量机
粒子群优化
混合核
内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
PSO-LSSVM用于近红外光谱预测混合制浆材Klason木质素含量
来源期刊
中国造纸学报
学科
化学
关键词
近红外光谱
混合制浆材
Klason木质素
粒子群寻优算法
最小二乘支持向量机
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
研究论文
研究方向
页码范围
45-51
页数
7页
分类号
TS721|O657.63
字数
5060字
语种
中文
DOI
10.11981/j.issn.1000?6842.2020.02.45
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
房桂干
中国林业科学研究院林产化学工业研究所
196
1044
17.0
26.0
2
熊智新
南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室
48
173
8.0
10.0
3
王勇
南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室
18
87
6.0
9.0
4
梁龙
中国林业科学研究院林产化学工业研究所
10
14
2.0
3.0
5
刘耀瑶
南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室
4
2
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(94)
共引文献
(539)
参考文献
(22)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
1987(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1992(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1993(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1994(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1995(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1996(3)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
混合制浆材
Klason木质素
粒子群寻优算法
最小二乘支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国造纸学报
主办单位:
中国造纸学会
出版周期:
季刊
ISSN:
1000-6842
CN:
11-2075/TS
开本:
大16开
出版地:
北京市朝阳区启阳路4号院2号楼
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
1641
总下载数(次)
2
总被引数(次)
12157
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