典型文献
差分拉曼光谱结合支持向量机模型对便签纸的鉴别分析
文献摘要：
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.
文献关键词：
差分拉曼光谱;支持向量机;便签纸;F检验;K折交叉验证
中图分类号：
作者姓名：
刘津彤;张岚泽;姜红;陈相全;段斌;刘峰
作者机构：
中国人民公安大学侦查学院 北京100038;南京简智仪器设备有限公司 南京210049
文献出处：
引用格式：
[1]刘津彤;张岚泽;姜红;陈相全;段斌;刘峰-.差分拉曼光谱结合支持向量机模型对便签纸的鉴别分析)[J].化学通报（印刷版）,2022(02):259-263,246
A类：
便签纸
B类：
支持向量机模型,差分拉曼光谱技术,纸类,鉴别方法,不同品牌,纸样,光谱数据,差分技术,谱图,除噪,基线校正,分类模型,Linear,核函数,测试集,交叉验证,分析手段,高维光谱,有效特征,特征矩阵,公安,纸张,物证
AB值：
0.279106
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