典型文献
基于多元建模的皮鞋鞋底的X射线荧光光谱分类识别研究
文献摘要：
为建立一种快速分类及认定案件现场的皮鞋鞋底物证的分类预测模型,采用X射线荧光光谱法(X-ray Fluorescence),工作模式,电压:50 kV,电流:200 μA,测试时间:60 s的实验条件下对样品进行了分析,提取了 55个皮鞋鞋底样品中的无机元素成分及含量.根据提取样品所含元素种类及含量进行系统聚类,以系统聚类结果作为建立了判别分析、RBF神经网络、MLP神经网络三种分类预测模型.最终,55个样品被分为5类,经验证,多层感知器神经网络的分类准确率相对较高,为94.4％.结果表明:该方法快速无损检材,操作简单,所建立的分类预测模型可以为公安实际办案提供新思路、新方法.
文献关键词：
X射线荧光光谱;人工神经网络;判别分析;系统聚类;皮鞋
中图分类号：
作者姓名：
田陆川;张馨艺;姜红;王丹;满吉
作者机构：
中国人民公安大学侦查学院,北京100038;南宁师范大学,应用化学系,广西南宁530100;北京华仪宏盛技术有限公司,北京100123
文献出处：
引用格式：
[1]田陆川;张馨艺;姜红;王丹;满吉-.基于多元建模的皮鞋鞋底的X射线荧光光谱分类识别研究)[J].皮革科学与工程,2022(03):90-95
A类：
B类：
皮鞋,鞋底,光谱分类,分类识别,快速分类,定案,底物,物证,分类预测模型,荧光光谱法,ray,Fluorescence,kV,测试时间,实验条件,底样,无机元素,元素成分,所含,系统聚类,判别分析,RBF,MLP,多层感知器神经网络,分类准确率,快速无损,公安,办案,人工神经网络
AB值：
0.412116
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