Prediction of lignin content of plantation poplar using near infrared spectroscopy method
Notice bibliographique
Résumé
The lignin contents of plantation poplar were estimated using the method of the near infrared. The lignin contents of 42 samples of poplar were determined by national standard of China,and then the near infrared( NIR) of all samples were collected by LabSpec Pro FR/A114260 in this paper. The calibration and validation model were built using PLS1,PLS2 and PCR with different pretreatment methods of no-pretreatment. Baseline,the first derivative and the second derivative in different spectral region of 350-2 500 nm,1 300-2 050 nm and 2 050-2 500 nm. The result shows that the model is the best using PLS2 with no-pretreated of spectral data and 10 principal components in 1 300-2 050nm. The coefficients of correlation( r),the root mean square error and the standard error of calibration model are0. 968 5,0. 006 4 and 0. 006 6,respectively,and 0. 655 3,0. 020 2 and 0. 020 5 for validation model. The correlation( r) is 0. 766 5 between the prediction and lab measuring values of the samples without involved in modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».