典型文献
基于RBFNN-FDA模型对塑料拖鞋鞋底的拉曼光谱研究
文献摘要：
为建立一种快速无损检验区分塑料拖鞋鞋底的方法,利用显微共聚焦激光拉曼光谱仪采集了 43个不同来源的塑料拖鞋鞋底样本的拉曼光谱图.拉曼数据经主成分分析降维后提取特征矩阵,对得到的特征矩阵进行系统聚类,建立Fisher判别函数对系统聚类的结果进行评价.最终构建径向基函数神经网络(RBFNN)实现对样本的鉴别分类,并绘制接受者操作特征曲线用以评估诊断价值.结果表明:拉曼数据提取出的特征矩阵经系统聚类被分为4组,Fisher判别分析经交叉验证后准确率为97.7％,径向基函数神经网络的准确率为100％.该方法实现了对样本快速无损的分类及预测,模型结构准确,可以为公安实际办案提供一种新思路.
文献关键词：
拉曼光谱;塑料拖鞋鞋底;系统聚类;Fisher判别分析;径向基函数神经网络
中图分类号：
作者姓名：
田陆川;杨俊;姜红
作者机构：
中国人民公安大学侦查学院,北京100038
文献出处：
引用格式：
[1]田陆川;杨俊;姜红-.基于RBFNN-FDA模型对塑料拖鞋鞋底的拉曼光谱研究)[J].上海塑料,2022(04):62-67
A类：
塑料拖鞋鞋底,检验区分
B类：
RBFNN,FDA,快速无损,无损检验,共聚,激光拉曼光谱,光谱仪,不同来源,底样,光谱图,提取特征,特征矩阵,系统聚类,Fisher,判别函数,径向基函数神经网络,接受者,操作特征,评估诊断,诊断价值,数据提取,判别分析,交叉验证,模型结构,公安,办案
AB值：
0.241312
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