红木木材的优势逐渐在木材市场中凸显,红木木材质量也越来越成为备受关注的问题。本文在M市质量技术单位“基于数字化表征的红木家具质量标准体系的构建”等项目的基础上,以红木木材质量为研究对象,应用红木木材的物理特性、化学特性以及表征特性的检测方法对各项指标进行检测,之后基于因子定权法量化红木木材质量,然后基于集成学习方法构建红木木材质量综合评价模型。研究内容主要可分三部分:一是红木木材质量相关指标的检测以及样本数据的采集,二是指标的确定以及综合评价指标的构建,三是红木木材质量指标评价模型的构建。(1)红木木材相关指标检测。首先,对红木木材的物理特性、化学特性、表征特性指标进行分析,并通过CT扫描技术对红木木材气干密度和含水率进行了检测,其次还通过研究设计整车木材直径测量技术方案,实现对木材直径进行快速测量,从而实现指标数据采集。(2)评价指标的确定。首先应用于因子定权方法对红木木材的27项指标进行了因子分析,其次通过提出的主要因子计算红木质量评价指标得分,从而对红木木材质量进行了量化。(3)红木木材质量评价模型的构建。首先基于MATLAB软件实现了单个神经网络的构建,其次通过遗传算法对生成的多个神经网络进行了优化集成,将采集的274个样本数据对所建模型进行验证,并与传统的评价方法进行对比,达到了预期效果,表明所用理论和方法在红木木材质量评价模型建立过程中具有一定的可行性和实用性。