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红外光谱联合主成分分析在貂毛皮鉴别中的应用
文献摘要：
基于红外光谱,联合SPSS软件的主成分分析和分类判别方法对60组貂毛皮与60组易混非貂毛皮进行鉴别分析(随机抽取100组数据作为训练数据,余下20组作为验证数据).结果表明:通过主成分分析可以从大量光谱信息中提取有用的信息,成功地将原2696个波数变量降维到8个新的主成分变量,使问题得到简化,提高了分析效率;通过分类判别成功建立了貂毛皮与非貂毛皮的典型判别函数、貂毛皮和非貂毛皮的Bayes分类函数.多种验证方法表明:100组训练数据的典型判别函数、Bayes分类函数自身验证分类正确率均为97.0％、交叉验证分类正确率为95.0％;20组验证数据分类正确率达100％.红外光谱联合主成分分析用于貂毛皮真假鉴别效果良好.
文献关键词：
红外光谱;主成分分析;分类判别;材质鉴别;貂毛皮
中图分类号：
作者姓名：
袁绪政;李鹏妮;张红;庄莉
作者机构：
嘉兴市皮毛和制鞋工业研究所,浙江桐乡314500;国家纺织服装产品质量检验中心(浙江桐乡),浙江桐乡314500;桐乡市质量技术监督事务中心,浙江桐乡314500
文献出处：
引用格式：
[1]袁绪政;李鹏妮;张红;庄莉-.红外光谱联合主成分分析在貂毛皮鉴别中的应用)[J].皮革科学与工程,2022(04):71-76
A类：
貂毛皮,材质鉴别
B类：
分类判别,判别方法,随机抽取,训练数据,余下,光谱信息,波数,题得,分析效率,别成,典型判别,判别函数,Bayes,分类函数,验证方法,组训,交叉验证,数据分类,真假
AB值：
0.210621
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