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市售药材降香基原与鉴别研究 被引量：6
1
作者 刘文啟 陆以云 +2 位作者 麻思宇 魏锋 马双成 《中国中药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2015年第16期3183-3186,共4页
该实验研究市售药材降香性状与显微特征及区别,建立鉴别方法,完善质量标准。实验依据国家红木标准,参照木材识别与鉴定等专著所记述的红木特征、使用性状显微鉴别的方法对市售降香药材样品(红木碎料)的宏观和微观特征形态(木材结构)进... 该实验研究市售药材降香性状与显微特征及区别,建立鉴别方法,完善质量标准。实验依据国家红木标准,参照木材识别与鉴定等专著所记述的红木特征、使用性状显微鉴别的方法对市售降香药材样品(红木碎料)的宏观和微观特征形态(木材结构)进行分析比较。经鉴定,降香药材样品主要为豆科黄檀属酸枝木数种植物树干的心材。各类红木降香药材具不同形态特征。性状特征主要表现在材色、纹理等。显微特征主要表现样品横向面、切向切面、径向切面特征。研究结果为降香药材鉴别使用及质量标准完善提高提供依据。 展开更多
关键词 降香 酸枝红木心材 轴向薄壁组织特征 射线组织 木材结构 木材识别 性状显微鉴别
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6种阔叶树材红外光谱特征的比较 被引量：17
2
作者 赵阅书 薛晓明 +3 位作者 宋小娇 南程慧 陈润琨 王艺 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期40-45,共6页
采用红外光谱(FT?IR)法对6种阔叶树材进行研究,通过对共有吸收峰、特征峰、相对吸收强度和二阶导数谱进行比较分析,得出了6种阔叶树材的具体差异。试验结果表明:6种阔叶树材的红外图谱共性特征较为明显,1 000~4 000 cm^-1范围内的14个... 采用红外光谱(FT?IR)法对6种阔叶树材进行研究,通过对共有吸收峰、特征峰、相对吸收强度和二阶导数谱进行比较分析,得出了6种阔叶树材的具体差异。试验结果表明:6种阔叶树材的红外图谱共性特征较为明显,1 000~4 000 cm^-1范围内的14个吸收峰中有12个吸收峰为共有峰;其中最强峰分别为1 033~1 052 cm^-1范围内的C—O伸缩振动吸收峰和3 394~3 412 cm^-1范围内的羟基特征峰。6种阔叶树材的FT?IR图谱、相对吸收强度和二阶导数谱均有不同程度的差异:在1 110~1 122 cm^-1范围内只有楠木出现较小吸收峰;楠木和杜仲在1 237~1 264 cm^-1范围内形成较宽吸收峰;1 624~1 657 cm^-1范围内,杜仲、花榈木、凹叶厚朴这3种木材具有一定的差异;而枫香和喜树在1 559~1 648 cm^-1范围内明显区别于其他4个树种。相对吸收强度的比较结果为A3 402/A1 510和A1 661/A1 510处的2个峰位的差别较大;在1 000~1 800 cm^-1区域内,6个树种的红外光谱的二阶导数谱在从峰形、吸收峰的位置、形状以及出峰数量上存在显著差异。通过对6种常见阔叶树材红外光谱特征的比较和分析,可为木材的快速鉴定和分类提供理论依据。 展开更多
关键词 木材快速鉴定 阔叶树材 傅里叶红外光谱 二阶导数光谱 吸收峰
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木材种类的近红外光谱和模式识别 被引量：7
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作者 郝勇 商庆园 +1 位作者 饶敏 胡远 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期705-710,共6页
木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准... 木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究; 5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、 Savitzky-Golay一阶导数(SG 1^(st)-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%; 5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%; SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%; MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%; SG 1^(st)-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%; WD(小波基为"Haar",分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%; 5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%; SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%; MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%; SG 1^(st)-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%; WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式� 展开更多
关键词 近红外光谱 木材种类识别 光谱预处理 偏最小二乘判别分析法 簇类独立软模式法
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中红外光谱结合CA-SDP-DenseNet的木材种类识别研究 被引量：2
4
作者 刘思岐 冯国红 +1 位作者 唐洁 任加祺 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期814-822,共9页
光谱分析在木材种类识别领域具有一定的潜力,而其中的中红外光谱也广泛应用于定性及定量分析。该研究中红外光谱法识别木材种类的报道中,基于深度卷积神经网络可以在参数较少的条件下获得较高的识别率。提出了一种聚类分析(CA)、对称点... 光谱分析在木材种类识别领域具有一定的潜力,而其中的中红外光谱也广泛应用于定性及定量分析。该研究中红外光谱法识别木材种类的报道中,基于深度卷积神经网络可以在参数较少的条件下获得较高的识别率。提出了一种聚类分析(CA)、对称点阵图像分析(SDP)与深度学习(DenseNet)相融合的算法,利用DenseNet的优势提高中红外光谱法识别木材的准确率。首先,采集了愈疮木、巴里黄檀、刺猬紫檀、大果紫檀、螺穗木5种木材样本的250组中红外光谱数据,应用欧式距离进行了异常值剔除,剩余240组作为待分析数据并对其进行分类的可行性分析。对光谱数据进行SDP转化分析,确定SDP转化的最优参数;之后,运用CA筛选原始光谱数据的特征,根据CA不同阙值确定了三组维数的特征并进行讨论,通过对比三组特征数据经过SDP转化后图像间的类内相似性和类间差异性,初步确定了最优维数特征;再将初步确定的最优维数特征数据输入到SDP-DenseNet模型中,获得模型识别的准确率;最后通过对比分析验证了模型的有效性,一方面将原始数据及其余两组对照维数的特征数据分别输入到SDP-DenseNet模型中,对比识别的准确率;另一方面以最优维数特征数据输入到随机森林中进行识别,对比传统机器识别与SDP-DenseNet算法识别的准确率。结果表明:经CA特征筛选的SDP-DenseNet模型普遍高于原始数据直接输入到SDP-DenseNet模型的准确率,CA特征筛选最优维数为255维,其测试集最高识别率达到了88.67%,而对照组107维为77.78%,322维为68.89%,原始数据的SDP-DenseNet模型识别率仅为57.78%;经CA特征筛选的最优维数数据对应的随机森林模型识别率较低,仅为66.67%。因此,提出的CA-SDP-DenseNet模型能有效提高中红外光谱法识别木材种类的精度。 展开更多
关键词 中红外光谱 木材种类识别 聚类分析 对称点阵图像分析 深度学习
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木材鉴定技术实践教学改革与探索 被引量：2
5
作者 陈云霞 薛晓明 《生物学杂志》 CAS CSCD 2017年第5期127-129,共3页
木材鉴定技术是一门实践性较强的课程,同时也是一门体现森林公安特色的课程。结合近年来实际教学的经验与总结,从当前实践教学中存在的问题出发,提出了具体的改革措施,旨在更好地发挥本课程实践教学在培养学生应用创新能力中的作用,增... 木材鉴定技术是一门实践性较强的课程,同时也是一门体现森林公安特色的课程。结合近年来实际教学的经验与总结,从当前实践教学中存在的问题出发,提出了具体的改革措施,旨在更好地发挥本课程实践教学在培养学生应用创新能力中的作用,增强学生物证检验意识、创新意识和科研观念。 展开更多
关键词 木材鉴定技术 实践教学 改革
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