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摘要:
为了实现对四唑类化合物的快速非接触识别和分类,本文搭建了激光诱导击穿光谱和拉曼光谱集成测试系统.首先采集了4种四唑类化合物在1064 nm激发波长下的拉曼光谱,包括四氮唑、5-氨基四氮唑、1,5-二氨基四氮唑和1-甲基-5-氨基四氮唑.通过对特定官能团拉曼峰位的分析,成功地将它们鉴别出来.然后基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术,采集各个样本的等离子体辐射光谱.选取140组光谱数据进行训练,建立分类模型,剩余60组数据对所得的类型区域的准确性进行验证.本文基于主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合的算法,建立了两个分类模型.一是将全谱进行主成分分析,选取前64个主成分,利用支持向量机(SVM)算法建立模型.二是通过对比光谱差异,选取10个特征波长进行主成分分析,选取前3个主成分建立模型.发现前者平均预测准确度只有88.3%,而后者60个光谱样本点全部落在其对应的标准样品类型区域内,分类准确度达到100%.实验结果表明,将激光诱导击穿光谱和拉曼光谱联合使用,可以准确地鉴别四唑类化合物.
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文献信息
篇名 基于激光诱导击穿光谱和拉曼光谱对四唑类化合物的快速识别和分类实验研究
来源期刊 中国光学 学科 物理学
关键词 激光诱导击穿光谱学 识别和分类 支持向量机 四唑类化合物 拉曼光谱 主成分分析
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 原创文章
研究方向 页码范围 888-895
页数 8页 分类号 O433.4
字数 3105字 语种 中文
DOI 10.3788/CO.20191204.0888
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张同来 216 1700 18.0 30.0
2 郭伟 北京理工大学物理学院 15 117 6.0 10.0
3 刘瑞斌 北京理工大学物理学院 5 14 2.0 3.0
4 郭帅 北京理工大学物理学院 3 10 2.0 3.0
5 徐向君 北京理工大学物理学院 3 3 1.0 1.0
6 王宪双 北京理工大学物理学院 3 3 1.0 1.0
7 李昂泽 北京理工大学物理学院 3 3 1.0 1.0
8 何雅格 北京理工大学物理学院 3 3 1.0 1.0
9 张纬经 北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室 1 1 1.0 1.0
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中国光学
双月刊
2095-1531
22-1400/O4
大16开
吉林省长春市东南湖大路3888号
12-140
1985
chi
出版文献量(篇)
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11606
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