【摘 要】
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木材微纤丝角不仅与木材的物理、化学性质有关,而且在很大程度上还影响着木材的解剖学性质。同时,微纤丝角与木材的弹性模量以及抗弯强度等木材特性都有着密切的联系。本文对
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木材微纤丝角不仅与木材的物理、化学性质有关,而且在很大程度上还影响着木材的解剖学性质。同时,微纤丝角与木材的弹性模量以及抗弯强度等木材特性都有着密切的联系。本文对兴安落叶松木材样本的微纤丝角进行了研究,并利用不同的参数优化方法对样本微纤丝角进行了近红外光谱的支持向量回归预测。所得结论如下：(1)利用支持向量回归的方法,采用非启发式参数寻优算法,对兴安落叶松木材微纤丝角进行了预测。预测结果对于校正集,相关系数R为0.91,均方误差MSE为0.1834,对于验证集,相关系数R为0.93,均方误差MSE为0.1048。研究结果表明,利用近红外光谱技术与支持向量回归可以对兴安落叶松木材微纤丝角进行准确、快速的预测。(2)利用启发式参数寻优方法遗传算法对兴安落叶松木材样本的微纤丝角进行支持向量回归预测。结果为：校正集相关系数R达到了0.95,验证集R则达到了0.94,相应的均方误差MSE分别为0.0380和0.0813,预测结果比较理想,说明遗传算法参数寻优可以应用在支持向量回归预测中。(3)利用启发式参数寻优方法粒子群优化算法对兴安落叶松木材样本的微纤丝角进行支持向量回归预测。结果为：校正集相关系数R达到了0.96,验证集R也达到了0.96,相应的均方误差MSE分别为0.0216和0.0288,预测结果较好,说明粒子群优化算法参数寻优可以应用在支持向量回归预测中。(4)对交叉验证、遗传算法以及粒子群优化算法三种参数寻优方法得到的结果以及相应的支持向量回归预测模型进行了比对研究。三种方法都能得到合适的参数,预测模型结果都比较理想。其中遗传算法和粒子群优化算法得到的模型预测精度要优于交叉验证方法得到的模型的预测精度。
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