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摘要:
对13种洗衣皂进行拉曼光谱的数据收集,对拉曼光谱数据预处理后,利用5种不同的机器学习方法对于不同品牌洗衣皂进行训练和测试.训练集中5种模式识别方法,准确性从高到低依次为:线性判别、子空间判别、最近邻、决策树、支持向量机,其中线性判别和子空间的识别率均高于95%,训练效果较好.测试集中线性判别和子空间判别识别率高于90%,其中线性判别识别率为100%,其余3种方法识别率均低于50%.通过综合比对,线性判别的方法适合对于不同品牌洗衣皂的识别.
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表面增强拉曼光谱
针尖增强拉曼光谱
空间分辨率
灵敏度
纳米材料
综述
拉曼光谱与化学计量学在纤维检测中的应用研究
拉曼光谱
化学计量学
纤维检测
激光共焦显微拉曼光谱技术在人舌鳞癌细胞检测中的应用
人舌鳞癌细胞
正常人体口腔黏膜上皮细胞
激光共焦显微拉曼光谱
主成分分析法
线性判别技术
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于拉曼光谱和线性判别对于洗衣皂的检测研究
来源期刊 日用化学品科学 学科 工学
关键词 洗衣皂 拉曼光谱 模式识别
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 科技广场|Technique express
研究方向 页码范围 31-34
页数 4页 分类号 TQ649
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7264.2022.02.007
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研究主题发展历程
节点文献
洗衣皂
拉曼光谱
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
日用化学品科学
月刊
1006-7264
14-1210/TQ
大16开
山西省太原市文源巷34号
22-43
1978
chi
出版文献量(篇)
4064
总下载数(次)
30
总被引数(次)
11091
论文1v1指导