为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时, 木浆生产能耗居高不下等问题, 以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29, DH32-26, DH33-27)为研究对象, 采集了144个样本的近红外光谱, 按国标方法测定全部样品的苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量。 在Matlab 8.0中采用信号平滑, 一阶、 二阶导数, 矢量归一化, 多元散射校正等方法预处理原始光谱, 用偏最小二乘法、 支持向量机法和人工神经网络法以及常用于宏观经济分析的LASSO法分别结合上述预处理方法建立模型, 筛选出最优建模方法。 运用遗传算法对波段进行选择, 提高了模型的精确度从而优化了模型。 确定了建立苯醇抽出物含量模型时, 可联用平滑、 MSC和一阶导数预处理光谱数据, 以1 345.0～1 821.4和2 127.8～2 241.3 nm区间波段参与建模, 建模方法为偏最小二乘法, 最佳主成分数为9时, 模型有最好的精确度。 其RMSEP值可达0.25%, 绝对偏差范围为-0.39%～0.38%。 筛选出的波段包含了如1 410和1 447 nm附近酚羟基伸缩振动的一级倍频, 2 133 nm处苯环上碳氢键的伸缩振动与碳碳双键伸缩振动的合频等苯醇抽出物的特征波段。 建立1%NaOH抽出物分析模型时, 可联用平滑、 矢量归一化和一阶导数预处理, 选择1 138.2～2 363.0 nm波段数据, 建模方法为LASSO, 选取的调整参数值μ为12.61, 此时模型精确度最高。 RMSEP值为0.37%, 绝对偏差范围为-0.56%～0.53%。 筛选出的波段包含了1 158和1 170 nm附近乙酰脂基团CH3中C—H的伸缩振动二级倍频吸收, 1 666, 1 681和1 790 nm附近CH3中C—H伸缩振动的一级倍频吸收等特征吸收。 模型的预测能力从组分结构角度得到了解释。 模型的RPD值分别为4.67和5.77, 模型性能均可满足实际需求, 有望应用于制浆造纸生产线上的速生桉抽出物含量分析。 研究结果表明, 通过预处理方法选择和建模方法选择, 结合遗传算法的应用, 可以建立并优化广西速生桉木抽出物含量的近红外测定模型; 同时, LASSO算法作为一种新兴算法, 在近红外光谱分析中表现出了较好的处理共复线性数据的能力, 可以建立准确性较好的分析模型。

在开放光路条件下,污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠,难以直接对污染气体进行识别。提出了一种自适应特征提取算法,预先生成各种大气条件下的光谱特征,利用Lasso算法进行快速特征优选,选择最优目标/背景组合重构背景光谱,提取目标特征。为了验证所提算法的有效性,开展了不同背景下的甲烷遥测实验、不同相对湿度条件下的氨气遥测实验,以及室内近距离乙烯探测实验。将所提算法与Harig算法进行对比,结果表明:所提算法能更好地扣除背景,具有较强的实用性。

近年来， 随着林纸一体化战略的推进， 多使用混合原料制浆。 而混合原料比例及成分含量的快速分析难以实现已成为制约制浆工业发展的瓶颈。 为解决此问题， 以广泛使用的杨木-桉木混合原料为研究对象， 用傅里叶近红外光谱仪采集了131个不同比例的杨木-桉木混合样品和30个单一杨木、 桉木样品的近红外光谱； 用化学法测定其综纤维素、 聚戊糖及Klason木素含量。 因主要化学成分含量的近红外光谱信息集中于7 600～4 000 cm-1区间， 对该区间的光谱数据进行平滑、 标准正态变换和一阶导数的预处理， 运用LASSO算法建立了杨木含量与聚戊糖含量模型； 对该区间数据进行平滑、 标准正态变换和二阶导数预处理后结合LASSO算法建立了综纤维素含量模型； 对该区间数据进行平滑、 多元信号校正和二阶导数预处理后结合LASSO算法建立了Klason木素含量模型。 杨木含量、 综纤维素、 聚戊糖、 Klason 木素含量模型的预测均方根误差分别为1.82%， 0.52%， 0.67%和0.59%； 绝对偏差范围分别为-3.01%～2.94%， -0.91%～0.83%， -0.91%～1.07%， -0.79%～0.92%。 4种模型的性能总体上略优于传统偏最小二乘法所建的模型且满足实际需求， 可以用于工业生产。