【摘 要】
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在大气环境中,采用激光诱导击穿光谱技术与支持向量机算法相结合,对来自不同厂家不同颜色的20种工业塑料进行分类研究。首先对分类结果有影响的实验参数进行优化,在最佳的实
【机 构】
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华中科技大学武汉光电国家实验室（筹）激光与太赫兹功能实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目（2014QNRCO24,2015MS002）资助
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在大气环境中,采用激光诱导击穿光谱技术与支持向量机算法相结合,对来自不同厂家不同颜色的20种工业塑料进行分类研究。首先对分类结果有影响的实验参数进行优化,在最佳的实验参数条件下进行光谱采集,采用6条非金属元素特征谱线,有效缩短了训练支持向量机分类模型所需时间,从而提高了塑料的分类效率。实验结果表明,利用碳、氢、氧、氮等主量非金属元素对这些工业塑料样品进行分类,测试集1 000个光谱数据中有996个识别正确,算术平均识别精度达到99.6%。在选取较少的主量非金属特征谱线的情况下,结合采用支持向量机算法,可以
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