【摘 要】
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为了提高检验效率,降低检验鉴定成本,实现对鞋底的快速无损分类。采用傅里叶变换红外指纹光谱及其多阶导数光谱对5类不同品牌共计50个样本的鞋底进行分析,并构建Bayes判别和
【基金项目】
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2020年中国人民公安大学基本科研业务费重点项目(2020JKF206)
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为了提高检验效率,降低检验鉴定成本,实现对鞋底的快速无损分类。采用傅里叶变换红外指纹光谱及其多阶导数光谱对5类不同品牌共计50个样本的鞋底进行分析,并构建Bayes判别和支持向量机2种分类模型。结果表明,在鞋底鉴别过程中,基于原始数据、一阶导数数据和二阶导数数据建立的融合模型,初级融合模型的区分效果优于单一模型和中级融合模型,总体分类准确率能达到80%以上。而基于初级模型进行的成分特征提取中,BDA结合原始数据结合一阶导数模型是最好的,总体分类准确率达到92%。红外指纹光谱结合一阶求导、二阶求导构建不同的
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