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论文以缅甸、俄罗斯、危地马拉翡翠为研究对象，利用分子光谱对三个产地翡翠谱学特征进行对比分析。以红外光谱和激光拉曼光谱为基础，结合主成分分析和人工神经网络建立产地判别模型，并对其判别效果进行检验。结果表明：不同产地翡翠红外吸收光谱基本一致，拉曼光谱呈现一定差异，缅甸、危地马拉、俄罗斯均具有翡翠特征拉曼光谱。基于红外光谱主成分分析结合BP神经网络判别模型训练样品和检验样品判别准确率分别为94.2%和91.6%，基于激光拉曼光谱PCA-BP神经网络的判别模型训练样品和检验样品判别准确率分别为93.48%和100.0%，由此可知，基于红外光谱和拉曼光谱PCA-BP神经网络判别模型对翡翠产地鉴别准确率均较高，表明中红外光谱技术与激光拉曼光谱技术结合PCA-BP神经网络应用于翡翠产地快速鉴别具有一定的实用性和可行性。