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摘要
为建立一种快速检验香水样品的方法，利用SERDS Portable Base型差分拉曼光谱仪对26个香水样品进行无损检测分析。首先，根据1044cm~(-1)、1274cm~(-1)、1454cm~(-1)三处差分拉曼光谱特征峰差异可将样品归为4个类别，利用Pearson系数进行相关性分析验证分类的准确性。最后，通过主成分分析（PCA）对差分拉曼光谱数据进行降维，并根据提取出的前三个主成分构建径向基函数 (RBF)神经网络，选取80.8％的样本用于训练，19.2％的样本用于测试集，分类正确率达到了100％。结果表明，PCA-RBF模型结合可以为香水物证鉴别研究提供依据，该方法无损检材且准确度高。
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