本发明涉及一种基于近红外光谱快速测定制浆材抽出物含量的方法,其步骤为:a.将制浆材去皮,切削成规格相近的木片;b.经充分平衡水分后,利用近红外光谱仪采集各制浆材木片样品的原始近红外光谱数据;c.对原始近红外光谱数据进行预处理;d.从各制浆材木片样品中取样粉碎得到木粉;e.用化学方法测定木粉抽出物含量,并将所有制浆材木片样品按含量梯度法分为训练集和验证集;f.采用LASSO算法将训练集中样品抽出物含量实测值与其近红外光谱数据对应建立预测模型;g.用建立的预测模型对验证集木片样品的近红外光谱数据进行预测确定其抽出物含量预测值,评价模型的预测能力。此法有高效、无损的优点。
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