針對法庭科學(xué)領(lǐng)域?qū)ξ镒C快速、無損、準(zhǔn)確的檢驗(yàn)需求,采用紅外光譜原始數(shù)據(jù)和導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)相結(jié)合的光譜數(shù)據(jù)融合技術(shù)對汽車燈罩樣本進(jìn)行分析。對收集的44個汽車燈罩樣本采集紅外譜圖,采用自動基線校正、峰面積歸一化、Savitzky-Golay算法平滑對譜圖進(jìn)行預(yù)處理,并對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行一階求導(dǎo),結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）算法構(gòu)建分類模型。在徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）模型中,結(jié)合主成分分析對光譜原始數(shù)據(jù)、一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率分別為81.2%、84.1%和90.9%;在多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）模型中,結(jié)合主成分分析對光譜原始數(shù)據(jù)、一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率分別為84.1%、86.4%和97.7%,且在對44個汽車燈罩樣本的12種品牌進(jìn)行分類時,分類準(zhǔn)確率也達(dá)到97.7%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果理想。結(jié)果表明,基于紅外光譜原始數(shù)據(jù)和導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)相結(jié)合的光譜數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對汽車燈罩樣本的準(zhǔn)確分析,且滿足快速、無損、準(zhǔn)確的檢驗(yàn)要求,可以為光譜融合技術(shù)在法庭科學(xué)領(lǐng)域中物證的檢驗(yàn)提供一定參考。 

【文章來源】：中國塑料. 2020,34(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

部分主成分分析結(jié)果圖

如表3所示，記錄了在原始數(shù)據(jù)、一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和融合的數(shù)據(jù)下分別構(gòu)建RBF和PCA+RBF兩種分類模型的分類結(jié)果。對PC、PS和PMMA 3種類別的汽車燈罩樣本的分類準(zhǔn)確率進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)無論是RBF模型，還是PCA+RBF模型，PC類別樣本的分類準(zhǔn)確率均高于PS和PMMA兩種樣本。分析認(rèn)為，相較于PS和PMMA兩種類型的樣本，PC類別樣本的樣本數(shù)較多，所以包含的信息更多，訓(xùn)練效果更好；對基于原始數(shù)據(jù)、一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和融合的數(shù)據(jù)構(gòu)建的分類模型的分類效果進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)對融合的數(shù)據(jù)構(gòu)建分類模型的分類效果更好，在RBF模型中的總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到81.8%，在PCA+RBF模型中的總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到90.9%。分析認(rèn)為融合的數(shù)據(jù)可以更多的反應(yīng)汽車燈罩樣本的信息，為分類模型的構(gòu)建提供了更加優(yōu)良的數(shù)據(jù)條件；對RBF和PCA+RBF兩種模型的分類準(zhǔn)確率進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)PCA+RBF模型的分類準(zhǔn)確率更高，對原始數(shù)據(jù)、一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和融合的數(shù)據(jù)分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到81.8%、84.1%和90.9%。分析認(rèn)為，利用PCA對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以消除原有數(shù)據(jù)之間的線性相關(guān)性，提取出最主要的數(shù)據(jù)信息，從而達(dá)到優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和提高模型分類效果的目的。2.3 MLP分析

如圖3所示，對結(jié)合PCA的RBF和MLP模型在原始數(shù)據(jù)、一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)和融合的數(shù)據(jù)下對汽車燈罩樣本的分類準(zhǔn)確率進(jìn)行比較。圖中可以直觀地看出，一方面，無論是PCA+RBF模型還是PCA+MLP模型，基于融合數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的分類準(zhǔn)確率顯著高于單獨(dú)的原始數(shù)據(jù)和一階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)；另一方面，在本實(shí)驗(yàn)中的44個汽車燈罩樣本數(shù)據(jù)條件下，MLP模型的分類準(zhǔn)確率高于RBF模型。分析認(rèn)為，由于兩種ANN所依據(jù)的算法不一致，對不同的實(shí)驗(yàn)樣本分類效果也有所差別，即分類結(jié)果的優(yōu)劣取決于不同的樣本材料。因此，實(shí)驗(yàn)采用融合的數(shù)據(jù)構(gòu)建MLP+PCA模型，對汽車燈罩樣本的不同品牌進(jìn)行分類，得到了如表5所示的分類結(jié)果。從表5中可以看出，基于融合數(shù)據(jù)構(gòu)建的MLP+PCA模型在對汽車燈罩品牌的分類中，對11種品牌實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確分類，分類準(zhǔn)確率均達(dá)到100.0%。僅對其中一種品牌，即海馬品牌的汽車燈罩誤判1個樣本，總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到97.7%，實(shí)驗(yàn)結(jié)果理想。

【參考文獻(xiàn)】：
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