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基于相思树NIR数据理论模型的软件设计

作　者: 王聪
导　师: 张文杰
学　校: 北京林业大学
专　业: 生物物理学
关键词: 相思树近红外光谱数学模型 java语言
分类号: S781
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

木材的化学组成与木材的纸浆性能密切相关。用传统的化学分析法对木材化学组成的分析操作复杂、耗时长、人为误差大,属破坏性分析法,需要消耗大量的人力、物力。利用近红外光谱(NIR)分析这一无损检测技术可以实现速度快、效率高、成本低、测试重现性好、测量方便等优点。本文通过总结传统NIR建模方法并分析了其优缺点,探讨NIR技术在木材科学中应用,提出了建立一个稳定的、抗干扰能力强的、适用范围宽的木材化学成分分析模型的较优方法,即根据朗伯-比尔定律所建立的近红外光谱数据相思树综纤维素含量的预测模型公式,并采用Java语言开发了利用近红外光谱数据来预测木材化学成分含量的web版软件V-1.0。首先对近红外光谱数据进行预处理和分组,然后使用拟合方法建立了许多非线性子模型,列出每个吸光值及其所对应的子模型当中的系数参数,采用Java5.0语言将以上数据和模型公式编译成软件。本软件使用方便,操作简单,预测结果准确度高(如综纤维素测量值与预测值之间的相关系数为0.9352)。本软件为木材纸浆性能分析,提供了可靠的依据和一种可操作的方法,并有望用于其它树种的化学成分的预测。

全文目录

中文摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-18
  1.1 引言  8-9
  1.2 近红外光谱分析技术  9-11
    1.2.1 近红外光谱分析技术发展历程  10
    1.2.2 近红外光谱技术基本原理  10
    1.2.3 近红外光谱分析技术的特点  10-11
      1.2.3.1 优势之处  10-11
      1.2.3.2 不足之处  11
  1.3 化学计量学方法  11-14
    1.3.1 光谱数据预处理方法分析  11-12
    1.3.2 定量校正  12-14
  1.4 相思树木材材性分析  14-15
  1.5 选题背景  15
  1.6 研究内容、目的及意义  15-18
    1.6.1 研究内容  15-16
    1.6.2 研究目的  16
    1.6.3 意义  16-18
2. 数学建模与软件设计  18-28
  2.1 朗伯比尔定律  18-19
    2.1.1 基本原理  18
    2.1.2 适用范围  18-19
  2.2 软件编译语言  19-24
    2.2.1 Java语言简介  19-20
    2.2.2 Java语言的特点  20
    2.2.3 Java运行平台  20-21
    2.2.4 Java应用程序开发  21
    2.2.5 开发语言与框架  21-24
      2.2.5.1 JSP语言  21-22
      2.2.5.2 Servlet  22
      2.2.5.3 JDBC  22
      2.2.5.4 B/S结构  22-23
      2.2.5.5 MVC  23-24
  2.3 软件建模流程  24-28
    2.3.1 软件系统开发流程简介  24-25
    2.3.2 软件设计  25-28
      2.3.2.1 软件结构设计  25-26
      2.3.2.2 软件模式设计  26-28
3. 相思树NIR数据与棕纤维素成分关系的软件设计  28-38
  3.1 实验材料与数据  28-30
    3.1.1 材料来源  28
    3.1.2 仪器与光谱数据  28-29
    3.1.3 综纤维素数据  29-30
  3.2 数学模型的建立  30-33
    3.2.1 光谱数据的预处理  30
    3.2.2 模型的建立  30-31
    3.2.3 软件所需数据的计算  31-33
  3.3 软件的设计  33
  3.4 模型评价参数  33-34
  3.5 结果与讨论  34-38
4. 木材材性与近NIR数据分析软件V1.0版  38-52
  4.1 软件简介  38-49
  4.2 代码总体结构  49-52
5. 结论与建立  52-54
  5.1 结论  52
  5.2 论文新颖之处  52
  5.3 建议  52-54
参考文献  54-58
附录  58-114
个人简介  114-116
导师简介  116-118
获得成果目录  118-120
致谢  120

基于相思树NIR数据理论模型的软件设计

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