Lasso算法结合近红外光谱测定制浆材主化学成分

摘要：

用常规方法测定了7种常见制浆材共134个样品的综纤维素含量和木素含量,并采集了样品的近红外光谱.对原始光谱进行预处理后,运用Lasso算法,结合交互验证确定最优调整参数λ的值分别为17.67和10.41,此时对应的综纤维素和木素的预测模型最优.对模型进行独立验证,决定系数R2val分别为0.9674、0.9765;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.46％、0.47％;RPD值分别为5.54、6.52;绝对偏差分别为-0.82％～0.87％、-0.72％～0.75％.模型预测性能能够满足制浆造纸行业的需求;同时也证实了Lasso算法用于制浆材主化学成分测定分析的可行性.

关键词： 造纸工程 制浆材 LASSO算法 近红外光谱 主化学成分

作者: 吴珽 房桂干 梁龙 张新民 赵振义

作者单位: 中国林业科学研究院林产化学工业研究所;江苏省生物质能源与材料重点实验室;国家林业局林产化学工程重点开放性实验室;生物质化学利用国家工程实验室,江苏南京,210042 华夏科创仪器有限公司,北京,10008

会议类型: 国内会议

会议名称: 江苏省造纸学会第十三届学术年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 224-229

在线出版日期: 2015-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）