【摘 要】
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利用红外光谱法对35个一次性塑料餐盒样本进行了谱图的无损采集。经过前期Savitzky-Golay平滑、多元散射校正等数据预处理后,利用样本之间的余弦相似度进行初步分类。结合主
【基金项目】
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中国人民公安大学2019年度基科费重点项目(No.2019JKF222)
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利用红外光谱法对35个一次性塑料餐盒样本进行了谱图的无损采集。经过前期Savitzky-Golay平滑、多元散射校正等数据预处理后,利用样本之间的余弦相似度进行初步分类。结合主成分分析法提取样本主成分,根据样本的主成分得分进行分类,利用相关性分析对于不同分类结果做出解释和取舍。最后利用Fisher判别分析对样本分类情况进行检验,通过分析各类别重心分布情况和类间距离考察分类效果,判别分析中留一交叉验证正确率为97.1%,证明判别模型分类效果良好,可为未知样本模式识别提供模型基础。提供了一种普遍性较强的模型分
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