Determination of log moisture content using ground penetrating radar (GPR). Part 1. Partial least squares (PLS) method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ground penetrating radar (GPR) is a handheld system showing good potential for the real-time and nondestructive characterization of wood moisture content (MC). However, measurements performed over logs can be challenging because of their curved surface that can affect the GPR signal. In this study, the MC of thawed and frozen logs was estimated for three species (quaking aspen, balsam poplar, and black spruce) using the full GPR signals and the partial least squares (PLS) regression method. The signal was acquired from the cross-section (CS) and through the bark (TB) of the logs with and without an aluminum plate placed under the log. The full GPR signal does not provide better log MC prediction accuracy for small logs compared with the early-time GPR signal. The information about the shape and diameter of the log is contained in the direct and reflected waves of the GPR signal. CS models provided more accurate log MC prediction (RMSE v =7–25%) than TB models (RMSE v =6–40%) for the hardwood species. Thawed and frozen log models showed similar performances. This study demonstrates that GPR in combination with PLS regression is suitable for predicting log MC in the field.
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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 découle