KNN结合PCA在激光诱导荧光光谱识别矿井突水中的应用

摘要：

矿井突水的迅速识别与分类对于井下水灾防治工作有着重要的意义。提出一种KNN结合PCA运用在激光诱导荧光光谱快速识别矿井突水水源中的新方法。利用激光器发射激光通过可浸入式探头射入水样，得到四种突水水样共80组荧光光谱数据，再分别对每组数据进行预处理，处理后的数据中每种水样取15组数据作为训练集，共60组，其余20组作为预测集。利用主成分分析（PCA）对数据进行处理，之后在主成分分析的基础上利用KNN算法进行分类识别。实验过程中，各预处理方法在主成分个数为2的情况下，进行KNN算法分类的正确率都达到100％。

关键词：KNN算法、PCA、激光诱导荧光、矿井突水、水源识别

所属期刊栏目：36

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家“十二五”科技支撑计划重点项目2013BAK06B01;国家自然科学基金项目51174258

在线出版日期：2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2234-2237