拉曼光谱结合机器学习识别肥皂

作者：侯赛文; 李春宇^*; 孔维刚; 刘金坤; 屈音璇

来源：应用化工, 2022, 51(01): 281-285.

DOI：10.16581/j.cnki.issn1671-3206.20220208.001

• 肥皂
• 拉曼光谱
• 识别
• 机器学习

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。

• 单位
  中国人民公安大学