基于导管分布特征的阔叶树材黏弹性预测方法及系统

本发明公开了基于导管分布特征的阔叶树材黏弹性预测方法及系统，属于木材物理学技术领域，方法包括以下步骤：获取导管分布特征数据；建立阔叶树材导管分布‑黏弹性数据集；通过不同机器学习算法对所述阔叶树材导管分布‑黏弹性数据集进行监督训练，建立阔叶树材黏弹性预测候选模型并筛选出回归精度最高的机器学习模型；利用筛选出的机器学习模型对所述待测样品的黏弹性进行预测。本发明通过对阔叶树材试样的导管分布进行数值化表征，获取导管分布特征数据并结合机器学习算法建立数据驱动的黏弹性预测模型，能够解决现有阔叶树材黏弹性预测由于忽略了导管分布参数的影响，导致模型精度不高的问题，可以提高阔叶树材黏弹性预测的精度。