| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 近红外木材检测及分析方法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 近红外木材力学性质检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 光谱分析方法研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 小结 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 技术路线 | 第14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 近红外光谱分析原理及实验数据采集 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 近红外光谱信息的产生机制 | 第16-17页 |
| 2.3 漫反射分析与测量 | 第17-18页 |
| 2.4 抗弯力学试样的加工 | 第18-19页 |
| 2.5 近红外光谱数据采集 | 第19-22页 |
| 2.5.1 采集设备 | 第19-21页 |
| 2.5.2 采集过程 | 第21-22页 |
| 2.6 抗弯强度和抗弯弹性模量的真实值测量 | 第22-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 样本优选及光谱预处理 | 第25-33页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 异常样本剔除及校预集划分方法 | 第25-26页 |
| 3.2.1 马氏距离剔除异常样本 | 第25-26页 |
| 3.2.2 K-S校预集划分 | 第26页 |
| 3.3 近红外光谱预处理方法 | 第26-27页 |
| 3.3.1 多元散射校正 | 第26页 |
| 3.3.2 导数光谱 | 第26-27页 |
| 3.3.3 Savitzky-Golay卷积平滑 | 第27页 |
| 3.4 结果分析 | 第27-32页 |
| 3.4.1 马氏距离剔除异常光谱样本 | 第27-28页 |
| 3.4.2 K-S校预集划分 | 第28-29页 |
| 3.4.3 预处理结果分析 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于特征优化PLS的木材MOR和MOE分析模型 | 第33-48页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 PLS模型 | 第33-35页 |
| 4.2.1 基础理论 | 第33-34页 |
| 4.2.2 模型设计 | 第34-35页 |
| 4.3 评价指标 | 第35-36页 |
| 4.4 基于特征选择的数据优化方法 | 第36-37页 |
| 4.4.1 SiPLS模型 | 第36页 |
| 4.4.2 PSO-SiPLS模型 | 第36-37页 |
| 4.5 基于特征非线性降维的数据优化方法 | 第37-41页 |
| 4.5.1 LLE-PLS模型 | 第38-39页 |
| 4.5.2 Isomap-PLS模型 | 第39-41页 |
| 4.6 特征优化的PLS模型结果与分析 | 第41-47页 |
| 4.6.1 PLS模型实验结果 | 第41-42页 |
| 4.6.2 SiPLS模型实验结果 | 第42-43页 |
| 4.6.3 PSO-SiPLS模型实验结果 | 第43-44页 |
| 4.6.4 LLE-PLS模型实验结果 | 第44-46页 |
| 4.6.5 Isomap-PLS模型实验结果 | 第46-47页 |
| 4.6.6 模型的预测性能比较 | 第47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于Isomap-ELM的木材MOR和MOE分析模型 | 第48-58页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第48-50页 |
| 5.2.1 基本结构 | 第48-49页 |
| 5.2.2 建模算法 | 第49-50页 |
| 5.3 极限学习机 | 第50-52页 |
| 5.3.1 基本结构 | 第50-51页 |
| 5.3.2 建模算法 | 第51-52页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 5.4.1 BP预测模型 | 第52-55页 |
| 5.4.2 ELM预测模型 | 第55-57页 |
| 5.4.3 模型预测性能的比较 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |