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基于近红外光谱与支持向量机的纸浆卡伯值在线测量 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了用近红外光谱漫反射技术和支持向量机建模方法实现纸浆卡伯值在线测量的新方法.采集45份松木浆样品的近红外漫反射光谱,选择各样品15个振动吸收峰对应的吸收率,采用动态独立分量分析(DICA)对输入样本数据进行特征提取,建立基于支持向量机(SVM)的纸浆卡伯值预测模型.45份样品中选择35份组成校正集,另10份作为预测集对模型进行验证.基于支持向量机的纸浆卡伯值预测模型外部验证均方差和确定系数分别为0.26和0.93;基于线性回归的纸浆卡伯值预测模型外部验证均方差和确定系数分别为0.45和0.81.研究结果不仅表明纸浆卡伯值近红外测量方法的可行性和有效性,而且验证了基于支持向量机的纸浆卡伯值预测模型比线性回归模型具有更高的准确性和鲁棒性. 相似文献
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