顏料的檢驗與認定是司法鑒定中一項重要的工作。在傳統(tǒng)的分析中,偵查人員往往通過人工逐一比對和分析,其耗時長,誤差大,無法滿足無損、快速、準確檢驗現(xiàn)場顏料樣本的需求。該文提出一種檢驗方法,以期實現(xiàn)對物證無損、快速、準確的檢驗與鑒定。通過采集并分析不同品牌共計48個顏料樣本的紅外譜圖,采用多元散射校正、Savitzky-Golay平滑和峰面積歸一化開展預(yù)處理工作,建立基于K近鄰算法等4種分類模型,從而實現(xiàn)不同顏料間的區(qū)分和歸類。在區(qū)分水粉類顏料和畢加索丙烯畫顏料時,相較于K近鄰和Fisher判別模型,多層感知器分類模型準確率更高（總體分類準確率為100%）,分類結(jié)果更好。在經(jīng)過主成分分析提取特征變量后,分類模型對兩類顏料的區(qū)分準確率均為100%。應(yīng)用MLP結(jié)合PCA構(gòu)建的分類模型對顏料樣本的區(qū)分效果最佳。針對水粉類中的兩類即普通水粉類和畢加索水粉類顏料樣本,多層感知器分類模型對其的分類準確率為97.2%,針對普通水粉類樣本的兩個品牌（貝碧歐和晨光）,多層感知器分類模型的分類準確率為100%,實驗結(jié)果理想。利用中紅外光譜結(jié)合多元分類模型可實現(xiàn)對顏料樣本準確的鑒別與區(qū)分,其快速無損準確,降低檢驗... 

【文章來源】：中國測試. 2020,46(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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