Bayes判别的塑钢窗红外光谱快速识别

• 作者: 何亚 何欣龙 全永志 杜秋瑶 王继芬 穆成成 黑海
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 物理学
• 关键词: 塑钢窗 红外光谱 Bayes判别 鉴别
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 光电测量与检测
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: O433.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.11.033

摘要

摘塑钢窗的检验鉴定是微量物证检验中一项重要的工作,本实验借助红外光谱分析技术和Bayes判别分析对塑钢窗样本实现了快速准确的检验区分.实验采集了天津等5个省份41种不同品牌的塑钢窗样本红外谱图,采取自动基线校正和峰面积归一化操作及Savitzky-Golay算法平滑谱图,借助Z标准化和主成分分析处理数据,进而构建Bayes判别模型.结果 表明,各样本均实现了品牌间的准确区分,判别准确率达100％,借助红外谱图进一步验证分析,发现同一品牌不同地域的样本差异性较为显著,Bayes判别模型能够很好地实现区分和识别.综上,本实验通过构建基于Bayes判别分析的红外光谱可视化分类模型,实现了41个塑钢窗样本品牌和地域之间100％的区分和识别,该方法快速、无损、准确,且普适性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王继芬	中国人民公安大学刑事科学技术学院	87	278	8.0	12.0
2	黑海	中国人民公安大学刑事科学技术学院	2	0	0.0	0.0
3	何亚	中国人民公安大学刑事科学技术学院	13	22	3.0	4.0
4	何欣龙	中国人民公安大学刑事科学技术学院	24	69	5.0	7.0
5	杜秋瑶	中国人民公安大学刑事科学技术学院	4	0	0.0	0.0
6	穆成成	中国人民公安大学刑事科学技术学院	2	0	0.0	0.0
7	全永志	中国人民公安大学刑事科学技术学院	5	0	0.0	0.0