【摘 要】
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目的建立一种快速无损的检验纸质快递文件袋的分析方法。方法利用傅里叶变换红外光谱对63个纸质快递文件袋样品进行检验，分析样品的红外光谱吸收峰的峰位，结合主成分分析对光谱数据进行了降维处理并分类。利用费歇尔判别对快递文件袋的分类结果进行分析和验证。同时建立了多层感知器神经网络和径向基函数神经网络两种分类模型，进行分析和验证。结果 63个纸质快递文件袋样品可被分成四大类，利用费歇尔分类模型进行验证，准确
【基金项目】
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中国人民公安大学2021年度基科费重点项目（2021JKF212）；
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目的建立一种快速无损的检验纸质快递文件袋的分析方法。方法利用傅里叶变换红外光谱对63个纸质快递文件袋样品进行检验，分析样品的红外光谱吸收峰的峰位，结合主成分分析对光谱数据进行了降维处理并分类。利用费歇尔判别对快递文件袋的分类结果进行分析和验证。同时建立了多层感知器神经网络和径向基函数神经网络两种分类模型，进行分析和验证。结果 63个纸质快递文件袋样品可被分成四大类，利用费歇尔分类模型进行验证，准确率为100%；多层感知器神经网络分类模型准确率为95.23%，径向基函数神经网络分类模型准确率为92.06%。通过比较发现，费歇尔判别可以实现对纸质快递文件袋更加有效的分类。结论该方法简单快速，样品用量少且无损样品，可为快递文件袋类的物证鉴定提供科学依据。
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