基于高效液相色谱法与神经网络下的同源笔迹探究

• 作者: 赵彦涵
• 来源期刊: 山东化工
• 学科: 政治法律
• 关键词: 高效液相色谱法 笔迹检验 同源笔迹 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 生产与应用
• 页码范围: 150-152
• 页数: 3页
• 分类号: DF794.2
• 语种: 中文

摘要

随着人工智能(AI)技术的快速发展,神经网络算法在各领域不断突破,我们期待神经网络算法可以更好的应用到笔迹领域并绽放光彩.由书写习惯可变性与稳定性可知,同源笔迹其少量特征发生变化的同时其主要特征是稳定的.本文通过高效液相色谱法(条件:柱温:35℃,检测波长:580 nm)与笔迹特征几何量化分别获取笔墨理化数据与几何形态数据,利用BP神经网络误差逆向传播算法分析笔迹特征,通过神经网络进行反复训练、学习得到合适的权值、阈值,为后续笔迹检验提供数据支持.在传统笔迹检验领域与理化分析中引入计算机辅助,使笔迹检验更客观、科学.