【摘 要】
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利用傅里叶变换红外光谱法对41个不同品牌的塑料饮料瓶进行快速无损检测。谱图数据在经过预处理后可将样品分为聚对苯二甲酸乙二醇酯和聚乙烯两类。每一类内部的各个样品红外
【基金项目】
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中国人民公安大学2019年基科费重点项目(2019JKF222)
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利用傅里叶变换红外光谱法对41个不同品牌的塑料饮料瓶进行快速无损检测。谱图数据在经过预处理后可将样品分为聚对苯二甲酸乙二醇酯和聚乙烯两类。每一类内部的各个样品红外特征峰存在差异。对于数量最多的一类样品,通过主成分分析将样品光谱数据降维并提取主成分,然后结合K-均值聚类对样品进一步分组。最后以聚类结果作为因变量,构建神经网络算法对数据进行训练,用来预测样品分类情况。借助随机数发生器,随机选取86.5%的样品作为训练集,13.5%的样品作为测试集。结果表明,训练集和测试集的正确率均达到了100%,同时也验证了
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