典型文献
X射线荧光光谱结合多元分类模型鉴别橡胶鞋底
文献摘要：
为了实现对不同种类的橡胶鞋底样本的快速鉴别,利用X射线荧光光谱法对50个橡胶鞋底样本进行快速无损检测并建立数学分类模型.为探寻最佳建模方法,以鞋的种类作为因变量,分别利用多层感知器神经网络(MLP)、二元logistic回归、fisher判别分析建立分类模型.相比较3种分类模型,MLP模型对不同种类橡胶鞋底分类准确率最高,总体分类准确率达94％,对于皮鞋的区分率达100％.结果表明,利用X射线荧光光谱结合多层感知器神经网络模型,可实现对橡胶鞋底样本的准确鉴别与区分,能够为实际侦查鉴定工作提供借鉴.
文献关键词：
X射线荧光光谱;橡胶鞋底;多层感知器神经网络;鉴别检验
中图分类号：
作者姓名：
林凡琦;姜红;王嘉庚;满吉
作者机构：
中国人民公安大学侦查学院,北京100038;北京市公安局丰台分局,北京100071;北京华仪宏盛技术有限公司,北京100123
文献出处：
引用格式：
[1]林凡琦;姜红;王嘉庚;满吉-.X射线荧光光谱结合多元分类模型鉴别橡胶鞋底)[J].分析科学学报,2022(02):214-218
A类：
橡胶鞋,橡胶鞋底
B类：
分类模型,底样,快速鉴别,荧光光谱法,快速无损检测,因变量,多层感知器神经网络,MLP,logistic,fisher,判别分析,分类准确率,皮鞋,区分率,侦查,鉴别检验
AB值：
0.163333
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