【摘 要】
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散射光谱能够有效表征材质的类别、微结构组成、表面特性等信息,并且能够被用于材质识别和提取材质特征。由于很多材质表面具有三维复杂结构和不同成分,使其散射光谱相互之间具有重叠和复杂的非线性关系,且得到的数据光谱信息量很大,使得在极短的时间内样本散射光谱不易被分类识别,所以目前对此类材质的散射光谱分类识别研究还有很大的研究价值。本文主要研究四种不同材质样品在同一光源的照射下,不同探测角度的散射光谱,利用
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散射光谱能够有效表征材质的类别、微结构组成、表面特性等信息,并且能够被用于材质识别和提取材质特征。由于很多材质表面具有三维复杂结构和不同成分,使其散射光谱相互之间具有重叠和复杂的非线性关系,且得到的数据光谱信息量很大,使得在极短的时间内样本散射光谱不易被分类识别,所以目前对此类材质的散射光谱分类识别研究还有很大的研究价值。本文主要研究四种不同材质样品在同一光源的照射下,不同探测角度的散射光谱,利用神经网络自主学习的性质,对不同样品材质的散射光谱进行识别分类,最终达到识别材质种类。具体研究内容如下:1
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