記號(hào)筆墨水的區(qū)分鑒別在相關(guān)案件的偵破和訴訟中具有重要意義。本實(shí)驗(yàn)采用紅外光譜法（ATR-FTIR）獲取記號(hào)筆的原始光譜,并對原始光譜分別進(jìn)行自動(dòng)基線校正、Savitzky-Golay平滑、峰面積歸一化和小波閾值去噪四種預(yù)處理消除噪聲等干擾因素并確定特征波長,同時(shí)結(jié)合判別分析（DA）、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）和K近鄰算法（KNN）構(gòu)建分類模型。結(jié)果表明,三種模型對黑色筆的分類最準(zhǔn)確,均實(shí)現(xiàn)了100%的識(shí)別,對紅藍(lán)色筆區(qū)分能力次之,相比較DA和RBF,KNN模型的分類精度最高。采用ATR-FTIR結(jié)合DA-RBF-KNN法能為記號(hào)筆的類型準(zhǔn)確檢測提供新的分析手段,且模型檢測精度高,方法具有普適性和一定的借鑒意義。 

【文章來源】：化學(xué)通報(bào). 2019,82(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 實(shí)驗(yàn)部分
    1.1 實(shí)驗(yàn)樣本與光譜采集
    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    1.3 分類模型構(gòu)建
2 分析與討論
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于K近鄰分類算法的涉恐信息過濾模型研究[J]. 唐華,楊解君,王俊,黃煒.  情報(bào)雜志. 2018(03)
[2]全譜段光譜分析的塊狀商品煤種類鑒別[J]. 任淯,孫雪劍,戴曉愛,岑奕,田亞銘,王楠,張立福.  光譜學(xué)與光譜分析. 2018(02)
[3]衰減全反射紅外光譜法測定電工膠帶粘合劑[J]. 孫振文,程芳彬,喬婷,劉占芳,張冠男.  分析試驗(yàn)室. 2017(12)
[4]基于K近鄰算法的塑鋼窗拉曼光譜分析[J]. 何欣龍,陳利波,王繼芬,桑國通.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(05)
[5]ATR-FTIR結(jié)合判別分析法快速鑒別天然檸檬風(fēng)味精油種類[J]. 陳梓云,黃云,梁焱紅,阮韻丹.  化學(xué)試劑. 2017(06)
[6]用氣相色譜-質(zhì)譜法和薄層色譜法分析藍(lán)色圓珠筆油墨及其分類[J]. 牛凡,黃建同,何森,陸天.  理化檢驗(yàn)(化學(xué)分冊). 2017(01)
[7]高效液相色譜法和高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法分析假幣藍(lán)色圖文油墨[J]. 周欣欣,郭東東,史曉凡,許英鍵,王巖.  理化檢驗(yàn)(化學(xué)分冊). 2015(10)
[8]用紅外光譜技術(shù)研究氫鍵的鍵合方式[J]. 白炳蓮,韋玨,王海濤,李敏.  化學(xué)通報(bào). 2013(02)
[9]基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜遙感圖像分類[J]. 譚琨,杜培軍.  光譜學(xué)與光譜分析. 2008(09)



本文編號(hào)：3608885