应用红外光谱进行不同性状沥青的判别

摘要：

通过对不同性状沥青获取的可见红外光谱曲线的分析,采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将提取的主成分作为BP神经网络的输入值建立了不同性状沥青判别模型。该模型将前3个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度。随机选取每个性状的22个沥青样本共110个样本组成训练集,剩余的30个样本组成预测集,建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证,将判定的偏差标准定为±0.01,结果表明只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的判定正确率为96.7%,获得了满意的结果。说明采用可见红外光谱判别具有很好的分类和鉴别作用,为不同性状沥青的快速判别提供了一种新方法。

关键词：红外光谱、道路石油沥青、老化沥青、主成分分析、BP神经网络

所属期刊栏目：31

分类号：U414(道路工程)

在线出版日期：2013-01-27（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：2753-2755,2760