智慧林業(yè)背景下翅莢木速生材綜纖維素含量機器學習預(yù)測

摘要： 林產(chǎn)工業(yè)自動化和智慧林業(yè)的發(fā)展對無損檢測手段提出了新的要求，本研究以應(yīng)用潛力巨大的速生材翅莢木為原材料提出了一種綜纖維素快速檢測方法。該方法利用傅里葉紅外光譜技術(shù)，并采用不同的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和機器學習模型來測定翅莢木的綜纖維素含量。本研究具體采用了傅里葉紅外光譜作為試驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并測量了翅莢木樣本的綜纖維素含量及光譜數(shù)據(jù)。經(jīng)過MCCV剔除異常值后，選擇四種光譜預(yù)處理技術(shù)（F...