支持向量机算法在激光诱导击穿光谱技术塑料识别中的应用研究

摘要：

基于支持向量机(support vector machines, SVM)算法采用激光诱导击穿光谱技术对11种塑料进行了识别.每种塑料各采集100个光谱,其中50个光谱作为训练集,用于建立支持向量机模型,剩下的50个光谱作为测试集,用于测试所建立支持向量机模型的识别精度.结果表明测试集550个光谱中有543个光谱识别正确,算术平均识别精度达到了98.73%.其中有6个聚氨酯(PU)光谱被误判为有机玻璃(PMMA),原因主要是受空气中氮气的影响,使得有机玻璃和聚氨酯两种塑料在氮元素含量上的差异不能通过N I 746.87 nm, C-N(0,0)388.3 nm两条谱线的强度准确表征.本结果为LIBS技术塑料分类提供了方法和数据参考.

关键词：支持向量机、激光诱导击穿光谱、塑料识别

分类号：TN9;TP7

资助基金：国家重大科学仪器设备开发专项2011YQ160017;国家自然科学基金51128501;中央高校基本科研业务费批准号:CXY13Q022, CXY13Q021资助的课题.@@@@Project supported by the National Special Fund for the Development of Major Scientific Instruments and Equipments, ChinaGrant 2011YQ160017;the National Natural Science Foundation of ChinaGrant 51128501;both the Fundamental Research Funds for the Central Universities, HUST, ChinaGrant . CXY13Q022, CXY13Q021

在线出版日期：2013-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：282-288