【摘 要】
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本文提出了基于红外光谱,结合化学计量学快速分析及无损识别轮胎橡胶颗粒的方法。实验采集不同品牌样本的红外光谱数据,通过预处理和主成分分析,实现对840个原始特征到5个识
【机 构】
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中国人民公安大学刑事科学技术学院,吉林省长春市农安县公安局,中国人民公安大学信息技术与网络安全学院,中国人民公安大学交通管理工程学院
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本文提出了基于红外光谱,结合化学计量学快速分析及无损识别轮胎橡胶颗粒的方法。实验采集不同品牌样本的红外光谱数据,通过预处理和主成分分析,实现对840个原始特征到5个识别特征的高效筛选,基于综合考虑神经元个数和网络性能,以及模型准确度的目的,输入层选择PCA1、PCA2、PCA3、PCA4和PCA5为特征变量,采用递增方法确定隐含层神经元个数,构建径向基函数神经网络(RBF)轮胎橡胶的分类模型,最终对75个样本实现了准确率为92.0%的识别分类。结果表明,利用红外光谱和径向基函数模型可实现对轮胎橡胶样本光谱
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