1、針對我國木材供需的嚴(yán)重矛盾，使用適當(dāng)?shù)氖侄螌δ静男再|(zhì)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的預(yù)測來提高木材利用率具有重要意義。木材的主要成分為纖維素、半纖維素等高分子有機(jī)化合物，這些物質(zhì)在近紅外譜區(qū)都有較強(qiáng)的吸收度，這就使近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于木材性質(zhì)檢測成為可能。本論文主要應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)及化學(xué)計量學(xué)方法對落葉松木材的密度、含水率、纖維素結(jié)晶度進(jìn)行預(yù)測，所得結(jié)論主要有：
　　 (1)運用近紅外光譜分析技術(shù)能夠快速，準(zhǔn)確地預(yù)測落葉松木材的密度。分別

2、運用基于高斯核變換的非線性偏最小二乘法和傳統(tǒng)偏線性最小二乘法建立密度預(yù)測模型，并且對所建模型的評價參數(shù)進(jìn)行了對比分析。結(jié)果表明兩種方法建立的預(yù)測模型都能對樣品的密度進(jìn)行有效預(yù)測，而在模型的具體參數(shù)比較上看，基于高斯核變換的非線性偏最小二乘法所建模型預(yù)測精度要優(yōu)于傳統(tǒng)偏最小二乘法所建模型精度，研究表明樣品近紅外光譜信息與樣品的實際密度值之間不是單純的線性關(guān)系，非線性模型可以更好的表征二者之間的關(guān)系。
　　 (2)運用近紅外光譜技術(shù)

3、結(jié)合偏最小二乘法能夠?qū)β淙~松含水率進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的預(yù)測。通過比較發(fā)現(xiàn)在1000~2100nm波段范圍內(nèi)一階導(dǎo)數(shù)處理光譜所建模型最好，校正集相關(guān)系數(shù)最大為0.9846，SEC與RMSEC最小分別為2.5193和2.5039，驗證集相關(guān)系數(shù)最大為0.9836，SEP與RMSEP最小分別為2.9353和3.1651。在劃分的7個波段范圍內(nèi)，不論是原始未處理光譜，一階導(dǎo)數(shù)處理光譜及二階導(dǎo)數(shù)處理光譜所建模型均在1000-2100nm波段內(nèi)最好，均