差分拉曼光谱结合支持向量机模型对便签纸的鉴别分析

摘要：

基于差分拉曼光谱技术与支持向量机(SVM)模型,提出了一种对便签纸类检材的快速可视化鉴别方法.实验获取了40组不同品牌便签纸样本的差分拉曼光谱数据,利用BP神经网络和差分技术完成谱图的除噪与基线校正后,借助F检验与主成分分析提取谱段信息,构建出SVM分类模型.实验结果表明,当设置Linear为SVM模型的核函数时,可以实现对样本测试集的完全准确划分,K折交叉验证的结果理想.相比于传统聚类分析手段,本方法可以在原始高维光谱数据中筛选出有效特征矩阵,且SVM模型兼具高效性和准确性,为公安实践中纸张类物证的区分鉴别提供一种新思路.

关键词：差分拉曼光谱;支持向量机;便签纸;F检验;K折交叉验证

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资助基金：中国人民公安大学基科费重点项目;国家重点研发计划;南京简智仪器设备有限公司技术合作项目

在线出版日期：2022-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：259-263,246