基于聚类分析的激光诱导击穿光谱爆炸物识别技术研究

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激光诱导击穿光谱(Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)是近几十年来发展起来的一种基于原子发射光谱的物质分析新技术。其基本原理是将激光聚焦在样品表面,烧蚀样品产生等离子体,通过收集等离子体发射出的光谱进行物质定性定量分析。LIBS应用于爆炸物检测已有12年的历史,然而目前针对爆炸物光谱数据处理的研究主要集中在使用监督学习的识别方法。首先是用已知类型的训练样本去建模,再利用此模型去分类未知样本。存在训练样本不足导致识别率降低的问题。相比较而言,基于非监督学习的光谱识别算法则不需要训练样本建立模型,而是直接对所获得的未知样本光谱数据进行分类识别,从而避免了上述问题。本论文主要研究了非监督学习中的聚类分析在爆炸物LIBS光谱识别中的应用。以塑料作为干扰物,研究聚类分析中的K均值、层次聚类分析和ISODATA方法进行爆炸物光谱识别的效果。研究结果表明,如果参数选择适当的话,利用聚类分析方法能够很好地将爆炸物与塑料区分开。尤其是当使用光谱强度比例作为输入变量时,正确分类率(Correct Classification Rate,CCR)能够达到0.95以上。这一结果优于在训练集未完整包含测试集的情况下,利用监督学习的偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)模型所得到的识别结果。
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