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基于激光光致發(fā)光光譜的發(fā)票真?zhèn)舞b別方法研究
摘要：用激光光致發(fā)光光譜技術(shù)對(duì)發(fā)票真?zhèn)蔚目焖勹b別進(jìn)行了研究.首先采集80個(gè)真假發(fā)票樣本的激光光致發(fā)光光譜數(shù)據(jù),然后利用遺傳算法對(duì)譜線重疊嚴(yán)重的566～669nm波段進(jìn)行高斯擬合,提取特征參數(shù),再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立鑒別模型.結(jié)果表明,從104個(gè)光譜數(shù)據(jù)提取13個(gè)特征參數(shù),真假發(fā)票的擬合確定系數(shù)R2分別為0.997 89和0.996 83,相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差RSD分別為0.017 052和0.022 362,有效實(shí)現(xiàn)對(duì)原始光譜特征信息的提取和簡化；將13個(gè)特征參數(shù)和2個(gè)評(píng)估參數(shù)R2,RSD作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,模型質(zhì)量最高,對(duì)60個(gè)建模發(fā)票樣本和20個(gè)未知發(fā)票樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到100％.說明文章提出的光譜分析方法具有很好的分類和鑒別作用,為發(fā)票真?zhèn)蔚目焖勹b別提供了一種新方法. 作者： 楊琴[1] 楊勇[2] 田永紅[1] Author： YANG Qin[1] YANG Yong[2] TIAN Yong-hong[1] 作者單位： 長江大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖北荊州,434023中國地質(zhì)大學(xué)數(shù)學(xué)與物理學(xué)院,湖北武漢,430074 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(12) 分類號(hào)： O433 FS10.42 關(guān)鍵詞： 激光光致發(fā)光 發(fā)票 遺傳算法 高斯擬合 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 真?zhèn)舞b別 機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TH1 R56 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 激光光致發(fā)光 光致發(fā)光光譜 發(fā)票 真?zhèn)舞b別 方法研究 Photoluminescence Spectrum 特征參數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 快速鑒別 光譜數(shù)據(jù) 樣本 數(shù)據(jù)提取 光譜分析方法 相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差 識(shí)別準(zhǔn)確率 有效實(shí)現(xiàn) 遺傳算法 特征信息 輸入變量 評(píng)估參數(shù) 基金項(xiàng)目： 國家自然科學(xué)基金，湖北省高等學(xué)�？蒲谢� 基于激光光致發(fā)光光譜的發(fā)票真?zhèn)舞b別方法研究[期刊論文] 光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(12)楊琴 楊勇 田永紅用激光光致發(fā)光光譜技術(shù)對(duì)發(fā)票真?zhèn)蔚目焖勹b別進(jìn)行了研究.首先采集80個(gè)真假發(fā)票樣本的激光光致發(fā)光光譜數(shù)據(jù),然后利用遺傳算法對(duì)譜線重疊嚴(yán)重的566～669nm波段進(jìn)行高斯擬合,提取特征參數(shù),再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立鑒別模...【基于激光光致發(fā)光光譜的發(fā)票真?zhèn)舞b別方法研究】相關(guān)文章：
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