【摘 要】
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中性笔油墨是司法鉴定中同一认定的重要物证.为提高油墨检验的准确性,本文利用拉曼光谱法对油墨样本进行无损检测.首先对预处理后的光谱数据进行降维处理,构建偏最小二乘判别
【机 构】
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中国人民公安大学刑事科学技术学院,北京100038;中国人民公安大学刑事科学技术实验教学中心,北京100038;中国人民公安大学刑事科学技术学院,北京100038
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中性笔油墨是司法鉴定中同一认定的重要物证.为提高油墨检验的准确性,本文利用拉曼光谱法对油墨样本进行无损检测.首先对预处理后的光谱数据进行降维处理,构建偏最小二乘判别分析模型;然后采用受试者工作特征曲线线下面积对预测效果进行验证,提取出36个变量投影重要性最高的特征变量;接着将特征变量作为数据输入到隐藏层神经元数目为13的多层感知器中,最终的训练正确率为87％且无过拟合现象.将变量投影重要性的特征提取与有监督的多层感知器训练相结合,可以有效压缩数据,缩短分析时间.感知器层间的连接权重可通过自主学习进行调节,提高了中性笔油墨分类结果的可信度与正确率.
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