拉曼光谱结合机器学习识别肥皂

摘要：

通过拉曼光谱和机器学习对不同品牌、种类的肥皂进行准确和快速识别.通过采集不同厂家、不同品牌生产的56种肥皂的拉曼光谱数据,将拉曼光谱进行预处理后,进行系统聚类对拉曼光谱分类,结合光谱特征峰的比对,把样本分成5类.利用机器学习的SVM、KNN、贝叶斯方法,建立不同方法的判别分析,通过检验三种判别方法的准确度比对,综合比较,得到KNN的模型分类效果最好,分类正确率为96.4％.通过这种方法可以对肥皂样本进行快速准确的检验,帮助勘查人员进行肥皂检材识别.

关键词：肥皂、拉曼光谱、识别、机器学习

所属期刊栏目：51

分类号：TQ648.7;O657

资助基金：国家重点研发计划;中央高校基本科研业务费项目

在线出版日期：2022-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：281-285