借助中紅外分析技術(shù)和化學(xué)計(jì)量分析,建立常見鞋底材料種類鑒別的分類模型,為鞋底種類鑒別提供有效的新方法。基于鞋底紅外光譜矩陣數(shù)據(jù),建立了層次聚類模型和K近鄰模型。結(jié)果表明,K近鄰模型中,43個(gè)樣本分為7類,這與層次聚類模型中,組間平均距離為8時(shí)樣本的分類結(jié)果一致;K近鄰下,分類樣本呈5個(gè)聚集區(qū)域,其中H、G、K 3類樣本分布情況明顯,相比較A類,E類分布較為集中,聚斂程度較大,L類分在E類,M類分在A類;模型總分類準(zhǔn)確率達(dá)95.35%,分類結(jié)果理想;選取各類中的一個(gè)樣本,對(duì)其開展譜圖解析,得到樣本主要成分有順丁橡膠、乙烯-醋酸乙烯酯共聚物、聚氨酯、異戊橡膠、聚氯乙烯和苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物;中紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量分析可作為鞋底材料種類鑒別的一種無損、快速、準(zhǔn)確的分析方法。 

【文章來源】：中國(guó)塑料. 2019,33(08)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１４３個(gè)樣本的層次聚類分析樹狀圖Ｆｉｇ．１Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｔｒｅｅｏｆ４３ｓａｍｐｌｅｓ

指標(biāo)，本實(shí)驗(yàn)借助Ｋ近鄰算法，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證性分析，以此建立具有高鑒別能力的分類模型。圖１４３個(gè)樣本的層次聚類分析樹狀圖Ｆｉｇ．１Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｔｒｅｅｏｆ４３ｓａｍｐｌｅｓ２．２Ｋ近鄰分析運(yùn)用訓(xùn)練樣本即為測(cè)試樣本的方法交互驗(yàn)證［１５］，以４３個(gè)樣本的光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立Ｋ近鄰算法模型對(duì)各樣本進(jìn)行分類，得到了４３個(gè)樣本特征空間模型的交互式圖（圖２）和分類正確率（表１）。圖２特征空間模型的交互式圖Ｆｉｇ．２Ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｓｓｐａｃｅｍｏｄｅｌｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｇｒａｐｈｉｃ圖４中，４３個(gè)樣本呈５個(gè)聚集區(qū)域，Ｈ、Ｇ、Ｋ３類樣本分類情況較為明顯，分類效果較好，Ｇ和Ｋ２類中，各樣本之間的離散程度較大，表明樣本個(gè)體之間差異較為明顯；相比較Ａ類，Ｅ類分布更為集中，聚斂程度較大，表明Ｅ類樣本個(gè)體間差異性更小。結(jié)合表１，４３個(gè)樣本分為了７類，總體分類正確百分比為９５．３５％，其中Ａ類、Ｅ類、Ｇ類、Ｈ類和Ｋ類表１４３個(gè)樣本的分類正確率Ｔａｂ．１Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆ４３ｓａｍｐｌｅｓ分類ＡＥＧＨＫＬＭ準(zhǔn)確率Ａ２３００００００１００％Ｅ０７０００００１００％Ｇ００６００００１００％Ｈ０００１０００１００％Ｋ００００４００１００％Ｌ０１００００００Ｍ１０００００００注：總體分類正確百分比為９５．３５％。

【參考文獻(xiàn)】：
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