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摘要
为快速、准确地对涉案车漆进行无损鉴别,提出一种基于红外指纹光谱结合判别DA-KNN-MLP-RBF的识别分类方法。试验收集并获取了硝基漆和自动喷漆共119个红外指纹光谱样本,对收集到的数据采取自动基线校正、峰面积归一化、多元散射校正和Savitzky-Golay7点平滑4项预处理手段。结果表明:硝基漆与自动喷漆在指纹区的峰数、出峰位置和峰形等光谱信息特征存在较大差异,通过分析谱图特征即可实现车漆分类。在多分类模型中,硝基漆和自动喷漆样本分别在40维和45维特征变量构建的判别模型中达到对品牌100%的识别分类。红外指纹光谱结合判别DA-KNNMLP-RBF分析可实现对车漆不同品牌产品、同一品牌不同生产批次产品间的高精度区分,且分类结果理想。
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