本文關鍵詞：基于聚類分析的激光誘導擊穿光譜爆炸物識別技術研究

  更多相關文章： 激光誘導擊穿光譜 爆炸物檢測 光譜數(shù)據處理 非監(jiān)督學習 聚類分析

【摘要】：激光誘導擊穿光譜(Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)是近幾十年來發(fā)展起來的一種基于原子發(fā)射光譜的物質分析新技術。其基本原理是將激光聚焦在樣品表面,燒蝕樣品產生等離子體,通過收集等離子體發(fā)射出的光譜進行物質定性定量分析。LIBS應用于爆炸物檢測已有12年的歷史,然而目前針對爆炸物光譜數(shù)據處理的研究主要集中在使用監(jiān)督學習的識別方法。首先是用已知類型的訓練樣本去建模,再利用此模型去分類未知樣本。存在訓練樣本不足導致識別率降低的問題。相比較而言,基于非監(jiān)督學習的光譜識別算法則不需要訓練樣本建立模型,而是直接對所獲得的未知樣本光譜數(shù)據進行分類識別,從而避免了上述問題。本論文主要研究了非監(jiān)督學習中的聚類分析在爆炸物LIBS光譜識別中的應用。以塑料作為干擾物,研究聚類分析中的K均值、層次聚類分析和ISODATA方法進行爆炸物光譜識別的效果。研究結果表明,如果參數(shù)選擇適當?shù)脑?利用聚類分析方法能夠很好地將爆炸物與塑料區(qū)分開。尤其是當使用光譜強度比例作為輸入變量時,正確分類率(Correct Classification Rate,CCR)能夠達到0.95以上。這一結果優(yōu)于在訓練集未完整包含測試集的情況下,利用監(jiān)督學習的偏最小二乘-判別分析(PLS-DA)模型所得到的識別結果。
【關鍵詞】：激光誘導擊穿光譜 爆炸物檢測 光譜數(shù)據處理 非監(jiān)督學習 聚類分析
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN249
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題的研究意義和目的9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 國內研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 當前研究仍然存在的問題14-15
• 1.3 論文研究內容及安排15-16
• 第2章 激光誘導擊穿光譜與模式識別方法的基本理論16-28
• 2.1 激光誘導擊穿光譜技術基本原理16-17
• 2.2 模式識別方法的基本原理17-26
• 2.2.1 監(jiān)督學習的基本原理17-18
• 2.2.2 聚類分析的基本原理18-26
• 2.3 監(jiān)督學習存在的問題以及聚類分析的優(yōu)勢26-28
• 第3章 聚類分析的實驗研究28-46
• 3.1 聚類分析應用于塑料樣本的研究28-35
• 3.1.1 實驗裝置和樣本28-30
• 3.1.2 層次聚類分析結果30-32
• 3.1.3 K均值分析結果32
• 3.1.4 ISODATA分析結果32-35
• 3.2 聚類分析應用于爆炸物樣本識別的研究35-46
• 3.2.1 實驗樣本處理35-38
• 3.2.2 輸入變量為譜線強度38-41
• 3.2.3 以強度比例作為輸入變量41-46
• 第4章 聚類分析識別爆炸物能力的分析46-52
• 4.1 輸入變量對分類結果的影響46-47
• 4.2 聚類分析方法分類爆炸物的優(yōu)劣比較47-49
• 4.3 聚類分析結果與PLS-DA分析結果對比49-52
• 第5章 總結與展望52-54
• 5.1 論文工作總結52-53
• 5.2 研究展望53-54
• 參考文獻54-58
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單58-59
• 致謝59

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本文編號：606555