采用中紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法對(duì)車用保險(xiǎn)杠碎片進(jìn)行鑒別,分別對(duì)52個(gè)車用保險(xiǎn)杠碎片樣本的全波段光譜數(shù)據(jù)、指紋區(qū)光譜數(shù)據(jù)和主成分分析降維后的光譜數(shù)據(jù)建立Fisher判別分析和K近鄰算法2種分類模型,并對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明,主成分分析提取特征變量后構(gòu)建的分類模型,分類的準(zhǔn)確率更高,對(duì)聚丙烯（PP）、PP/滑石粉、PP/滑石粉/碳酸鈣（CaCO₃）3種類型的樣本分類準(zhǔn)確率達(dá)到92.3%,對(duì)PP/滑石粉類型中的10種品牌樣本分類準(zhǔn)確率達(dá)到88.9%,分類結(jié)果理想;在構(gòu)建的2種分類模型中,Fisher判別分析模型的分類率遠(yuǎn)高于K近鄰算法模型,分析認(rèn)為K近鄰算法模型受到樣本不均衡的影響;中紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車用保險(xiǎn)杠碎片的準(zhǔn)確區(qū)分,且滿足快速、無損的檢驗(yàn)要求。 

【文章來源】：中國塑料. 2020,34(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【圖文】：

樣本的FTIR譜圖

在KNN分類中，運(yùn)用訓(xùn)練樣本即為測試樣本的方法交互驗(yàn)證[15]410。KNN模型中的K值選取對(duì)分類的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生重大影響。在對(duì)樣品分類實(shí)際應(yīng)用中，K值一般取一個(gè)比較小的數(shù)值，本實(shí)驗(yàn)采用交叉驗(yàn)證法來選擇最優(yōu)的K值。同樣以PCA+KNN為例，如圖2所示，模型分類的錯(cuò)誤率隨著K值的增加不斷變化，在K=7之后錯(cuò)誤率穩(wěn)定在0.291 7,K為1時(shí)錯(cuò)誤率最低。如圖3所示，展示了提取的10個(gè)主成分在做出預(yù)測時(shí)的重要程度�？梢钥闯觯煌淖兞繉�(duì)預(yù)測模型的貢獻(xiàn)率不同。因此，在計(jì)算距離時(shí)應(yīng)當(dāng)按重要性加權(quán)特征，以便于得到更好的預(yù)測效果。如表6所示分別對(duì)全波段、指紋區(qū)和PCA提取變量后光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。由表可知，在PCA+KNN模型中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)PP/滑石粉的全部分類，分類率達(dá)到100%，而對(duì)PP和PP/滑石粉/Ca CO3的分類準(zhǔn)確率較低，分別為50%和37.5%，影響了總體分類準(zhǔn)確率（82.7%）；在指紋區(qū)結(jié)合KNN分類中，對(duì)PP/滑石粉類型的分類準(zhǔn)確率較高，為88.9%，而PP類型的分類率為50%,PP/滑石粉/Ca CO3類型的分類率為12.5%，總體分類準(zhǔn)確率為71.2%；在全波段結(jié)合KNN分類中，對(duì)PP/滑石粉類別的分類率為97.2%，分類效果理想，而PP和PP/滑石粉/Ca CO3類型的分類率均為50%，總體分類準(zhǔn)確率為82.7%。分析認(rèn)為，KNN模型的分類率較低的原因是受到樣本不均衡的影響，即有些類別的樣本數(shù)量多，而其他樣本的數(shù)量少時(shí)容易發(fā)生誤判現(xiàn)象[16]。在本實(shí)驗(yàn)樣品中，PP/滑石粉類型存在36個(gè)樣本，而PP和PP/滑石粉/Ca CO3類型的樣本均僅有8個(gè)，使得在預(yù)測時(shí)樣本偏向于PP/滑石粉類型，從而導(dǎo)致誤判現(xiàn)象。因此，實(shí)驗(yàn)認(rèn)為相較于KNN分類模型，F(xiàn)DA分類模型更具有應(yīng)用的普適性。在法庭科學(xué)領(lǐng)域，樣本的數(shù)量不可能總是保持均衡狀態(tài)，所以研究認(rèn)為FDA分類模型更適合于車用保險(xiǎn)杠的檢驗(yàn)鑒定。

如表6所示分別對(duì)全波段、指紋區(qū)和PCA提取變量后光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。由表可知，在PCA+KNN模型中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)PP/滑石粉的全部分類，分類率達(dá)到100%，而對(duì)PP和PP/滑石粉/Ca CO3的分類準(zhǔn)確率較低，分別為50%和37.5%，影響了總體分類準(zhǔn)確率（82.7%）；在指紋區(qū)結(jié)合KNN分類中，對(duì)PP/滑石粉類型的分類準(zhǔn)確率較高，為88.9%，而PP類型的分類率為50%,PP/滑石粉/Ca CO3類型的分類率為12.5%，總體分類準(zhǔn)確率為71.2%；在全波段結(jié)合KNN分類中，對(duì)PP/滑石粉類別的分類率為97.2%，分類效果理想，而PP和PP/滑石粉/Ca CO3類型的分類率均為50%，總體分類準(zhǔn)確率為82.7%。分析認(rèn)為，KNN模型的分類率較低的原因是受到樣本不均衡的影響，即有些類別的樣本數(shù)量多，而其他樣本的數(shù)量少時(shí)容易發(fā)生誤判現(xiàn)象[16]。在本實(shí)驗(yàn)樣品中，PP/滑石粉類型存在36個(gè)樣本，而PP和PP/滑石粉/Ca CO3類型的樣本均僅有8個(gè)，使得在預(yù)測時(shí)樣本偏向于PP/滑石粉類型，從而導(dǎo)致誤判現(xiàn)象。因此，實(shí)驗(yàn)認(rèn)為相較于KNN分類模型，F(xiàn)DA分類模型更具有應(yīng)用的普適性。在法庭科學(xué)領(lǐng)域，樣本的數(shù)量不可能總是保持均衡狀態(tài)，所以研究認(rèn)為FDA分類模型更適合于車用保險(xiǎn)杠的檢驗(yàn)鑒定。基于此，實(shí)驗(yàn)對(duì)PP/滑石粉類型中的10種品牌進(jìn)行區(qū)分，獲得了表7所示的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。從表中可知，在PCA+FDA的分類模型中，對(duì)東風(fēng)、福特、奇瑞、雪佛蘭、別克、現(xiàn)代6種品牌均實(shí)現(xiàn)了100%的準(zhǔn)確分類，總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到88.9%，實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為理想。與直接進(jìn)行品牌的分類相比，分類率明顯提高，驗(yàn)證了同種品牌間由于技術(shù)革新帶來的差異對(duì)分類結(jié)果的影響。在指紋區(qū)結(jié)合FDA和全波段結(jié)合FDA的分類中，總體分類準(zhǔn)確率均為69.4%，相較于PCA+FDA分類結(jié)果較差；在KNN的分類模型中，PCA+KNN、指紋區(qū)結(jié)合KNN和全波段結(jié)合KNN的分類結(jié)果分別為47.2%、22.2%和33.3%。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PCA提取特征變量后的分類結(jié)果更佳和FDA模型優(yōu)于KNN模型的分析結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
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