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A novel NIRS modelling method with OPLS-SPA and MIX-PLS for timber evaluation

Journal of Forestry Research 2022年第1期33卷 369-376页

作者： Jinhao Chen huilig yu Dapeng Jiang Yizhuo Zhang Keqi Wang College of Mechanical and Electrical Engineering Northeast Forestry UniversityHarbin 150040People’s Republic of China College of Information and Computer Engineering Northeast Forestry UniversityHarbin 150040People’s Republic of China

The identification of timber properties is important for safe *** Infrared Spectroscopy(NIRS)technology is widely-used because of its simplicity,efficiency,and positive environmental ***,in its application,weak signals are extracted from complex,overlapping and changing *** study focused on the stability of NIR *** Orthogonal Partial Least Squares(OPLS)and Successive Projections Algorithm(SPA)eliminates noise and extracts effective spectra,and an ensemble learning method MIX-PLS,is applied to establish the *** elastic modulus of timber is taken as an example,and 201 wood samples of three species,Xylosmacongesta(Lour.)Merr.,Acer pictum ***,and Betula pendula,samples were divided into three groups to investigate modelling *** results show that OPLS can preprocess the near-infrared spectroscopy information according to the target object in the face of the system error and reduce errors to *** finally selects 13 spectral bands,simplifies the NIR spectral data and improves model *** Pearson's correlation coefficient of Calibration(Rc)and the Pearson's correlation coefficient of Prediction(Rp)of Mix Partial Least Squares(MIX-PLS)were 0.95 and 0.90,and Root Mean Square Error of Calibration(RMSEC)and Root Mean Square Error of Prediction(RMSEP)are 2.075 and 6.001,respectively,which shows the model has good generalization abilities.

关键词： NIR prediction Orthogonal partial least squares(OPLS) Successive projections algorithm(SPA) Mix partial least squares(MIX-PLS)modulus of elasticity

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