基于DT-KNN-FDA建模的车漆光谱无损鉴别OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on non-destructive identification about vehicle paints by DT-KNN-FDA
为了对车漆进行快速、高效、低成本的无损鉴别,采用一种基于指纹区红外吸收光谱结合决策树、k近邻和Fisher判别分析(DT-KNN-FDA)建模的鉴别方法,进行了理论分析和实验验证.收集并取得了车漆共计60个样本的红外吸收光谱实验数据,通过对特征波数的选择,建立并比较了基于决策树、k近邻分析和Fisher判别分析的多分类模型.通过相关性分析提取到了58组调整数据,并以此为基础构建了分类模型.结果表明,DT分类模型、KNN分类模型和FDA分类模型对各…查看全部>>
颜文杰;陈俊明;宋亚军;孔昊;贾振军
中国人民公安大学 侦查学院,北京102600中国人民公安大学 侦查学院,北京102600中国人民公安大学 侦查学院,北京102600中国人民公安大学 治安与交通管理学院,北京102600中国人民公安大学 侦查学院,北京102600
化学化工
光谱学车漆决策树k近邻Fisher判别分析
《激光技术》 2021 (2)
182-185,4
中国人民公安大学十九届四中全会精神专项研究课题资助项目(2020SZQH17)中国人民公安大学2019年度基本科研业务费重点资助项目(2019JKF217)
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