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红外光谱结合主成分分析对纸质快递文件袋的分类研究
被引量：
5
1
作者
周贯旭
姜红
+2 位作者
胡晓光
陈敏璠
莫修浩
《包装工程》
CAS
北大核心
2023年第23期231-236,共6页
目的建立一种快速无损的检验纸质快递文件袋的分析方法。方法利用傅里叶变换红外光谱对63个纸质快递文件袋样品进行检验,分析样品的红外光谱吸收峰的峰位,结合主成分分析对光谱数据进行了降维处理并分类。利用费歇尔判别对快递文件袋的...
目的建立一种快速无损的检验纸质快递文件袋的分析方法。方法利用傅里叶变换红外光谱对63个纸质快递文件袋样品进行检验,分析样品的红外光谱吸收峰的峰位,结合主成分分析对光谱数据进行了降维处理并分类。利用费歇尔判别对快递文件袋的分类结果进行分析和验证。同时建立多层感知器神经网络和径向基函数神经网络2种分类模型,进行分析和验证。结果63个纸质快递文件袋样品可被分成四大类,利用费歇尔分类模型进行验证,准确率为100%;多层感知器神经网络分类模型准确率为95.23%,径向基函数神经网络分类模型准确率为92.06%。通过比较发现,费歇尔判别可以实现对纸质快递文件袋更加有效地分类。结论该方法简单快速,样品用量少且无损样品,可为快递文件袋类的物证鉴定提供科学依据。
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关键词
傅里叶变换红外光谱法
纸质快递文件袋
主成分分析
费歇尔判别
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职称材料
基于差分拉曼光谱法和化学计量学的纸质快递文件袋的分类
被引量：
3
2
作者
周贯旭
姜红
+2 位作者
胡晓光
章欣
黄凯
《理化检验（化学分册）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期418-422,共5页
利用纸质快递文件袋上涂漆填料的差异,采用差分拉曼光谱法和化学计量学建立了一种快速无损的纸质快递文件袋的分类方法。将63个样品剪成0.5 cm×0.5 cm的小片,采用差分拉曼光谱仪采集其拉曼光谱图,根据不同填料的差分特征拉曼峰对...
利用纸质快递文件袋上涂漆填料的差异,采用差分拉曼光谱法和化学计量学建立了一种快速无损的纸质快递文件袋的分类方法。将63个样品剪成0.5 cm×0.5 cm的小片,采用差分拉曼光谱仪采集其拉曼光谱图,根据不同填料的差分特征拉曼峰对样品进行初步分类。对原始光谱数据进行Z-score标准化后,采用K-means算法对初步分类结果进行细分,费歇尔判别分析法对细分结果进行验证,留一交叉验证法检验判别结果。结果显示:通过差分拉曼光谱特征峰的差异可将63个样品分为4类,其中48个样品为第I类样品(以碳酸钙为主要填料)。K-means算法可将第I类样品分为3组,费歇尔判别分析法验证其分类准确率达93.6%,留一交叉验证法所得判定结果准确率达87.2%,说明提出的方法可用于纸质快递文件袋的快速、准确鉴别。
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关键词
差分拉曼光谱法
纸质快递文件袋
K-MEANS算法
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职称材料
题名
红外光谱结合主成分分析对纸质快递文件袋的分类研究
被引量：
5
1
作者
周贯旭
姜红
胡晓光
陈敏璠
莫修浩
机构
中国人民公安大学侦查学院
北京鉴知技术有限公司
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2023年第23期231-236,共6页
基金
中国人民公安大学2021年度基科费重点项目(2021JKF212)。
文摘
目的建立一种快速无损的检验纸质快递文件袋的分析方法。方法利用傅里叶变换红外光谱对63个纸质快递文件袋样品进行检验,分析样品的红外光谱吸收峰的峰位,结合主成分分析对光谱数据进行了降维处理并分类。利用费歇尔判别对快递文件袋的分类结果进行分析和验证。同时建立多层感知器神经网络和径向基函数神经网络2种分类模型,进行分析和验证。结果63个纸质快递文件袋样品可被分成四大类,利用费歇尔分类模型进行验证,准确率为100%;多层感知器神经网络分类模型准确率为95.23%,径向基函数神经网络分类模型准确率为92.06%。通过比较发现,费歇尔判别可以实现对纸质快递文件袋更加有效地分类。结论该方法简单快速,样品用量少且无损样品,可为快递文件袋类的物证鉴定提供科学依据。
关键词
傅里叶变换红外光谱法
纸质快递文件袋
主成分分析
费歇尔判别
Keywords
Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR)
paper express document bag
principal component analysis
Fischer discriminant
分类号
TB486 [一般工业技术—包装工程]
D918.9 [政治法律—法学]
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于差分拉曼光谱法和化学计量学的纸质快递文件袋的分类
被引量：
3
2
作者
周贯旭
姜红
胡晓光
章欣
黄凯
机构
中国人民公安大学侦查学院
甘肃警察职业学院刑事侦查系
南京简智仪器设备有限公司
出处
《理化检验（化学分册）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期418-422,共5页
基金
中国人民公安大学2021年度基本科研业务费重点项目(2021JKF212)。
文摘
利用纸质快递文件袋上涂漆填料的差异,采用差分拉曼光谱法和化学计量学建立了一种快速无损的纸质快递文件袋的分类方法。将63个样品剪成0.5 cm×0.5 cm的小片,采用差分拉曼光谱仪采集其拉曼光谱图,根据不同填料的差分特征拉曼峰对样品进行初步分类。对原始光谱数据进行Z-score标准化后,采用K-means算法对初步分类结果进行细分,费歇尔判别分析法对细分结果进行验证,留一交叉验证法检验判别结果。结果显示:通过差分拉曼光谱特征峰的差异可将63个样品分为4类,其中48个样品为第I类样品(以碳酸钙为主要填料)。K-means算法可将第I类样品分为3组,费歇尔判别分析法验证其分类准确率达93.6%,留一交叉验证法所得判定结果准确率达87.2%,说明提出的方法可用于纸质快递文件袋的快速、准确鉴别。
关键词
差分拉曼光谱法
纸质快递文件袋
K-MEANS算法
Keywords
differential Raman spectroscopy
paper express document bag
K-means algorithm
分类号
O657.37 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
红外光谱结合主成分分析对纸质快递文件袋的分类研究
周贯旭
姜红
胡晓光
陈敏璠
莫修浩
《包装工程》
CAS
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于差分拉曼光谱法和化学计量学的纸质快递文件袋的分类
周贯旭
姜红
胡晓光
章欣
黄凯
《理化检验（化学分册）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
已选择
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