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现代化工  2016, Vol. 36 Issue (3): 182-186    
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基于近红外光谱建立PE、PP和PET的识别分类模型
张毅民,王鹏,白家瑞,马冬雅
(天津大学化工学院,教育部绿色合成与转化重点实验室,天津300072)
下载:  PDF (1785KB) 
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摘要 利用近红外高光谱成像仪在900~1 700 nm的范围采集PE、PP和PET样本的高光谱图像,并进行黑白校正,提取感兴趣区域的反射率光谱数据;利用主成分分析法对提取的数据去噪降维。结果表明,前3个主成分的累计贡献率达9889%。把前3个主成分的载荷系数对波长作图,得到了6个特征波长;利用特征波长对应的反射率光谱数据进行判别分析,并建立了3种塑料的识别分类模型;用预测样本对模型进行检验,结果显示,预测样本的识别准确率为9524%,表明该模型可准确有效地对PE、PP和PET进行识别分类。
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作者相关文章
张毅民
王鹏
白家瑞
马冬雅
关键词:  近红外高光谱  塑料识别分类  特征波长  判别分析  识别模型    
收稿日期:  2015-08-23               
中图分类号:O657.3 文献标志码:A 文章编号:0253-4320(2016)03-0182-05  
引用本文:    
张毅民, 王鹏, 白家瑞, 马冬雅. 基于近红外光谱建立PE、PP和PET的识别分类模型[J]. 现代化工, 2016, 36(3): 182-186.
链接本文:  
http://www.xdhg.com.cn/CN/  或          http://www.xdhg.com.cn/CN/Y2016/V36/I3/182
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