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文檔簡介
1、本文以各類案件中出現(xiàn)率極高的微量油漆物證的傅里葉紅外光譜(FTIR)作為研究對象，將適合高維化學(xué)量測數(shù)據(jù)處理的模式識別方法SIMCA法和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于微量油漆鑒定，用SIMCA方法對油漆樣本的FTIR光譜進(jìn)行了聚類分析，不同生產(chǎn)廠家的同一種類油漆經(jīng)SIMCA方法聚類后，辨識率和拒絕率均達(dá)90％以上，取得了滿意的聚類效果。在此基礎(chǔ)上，采用三層BP(BackPropagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立用于油漆樣本紅外光譜模式識別的
2、ANN模型。運(yùn)用Matlab5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，設(shè)計了三類ANN識別程序。從識別結(jié)果來看，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3的非線性-線性型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別能力最強(qiáng)，識別正確率可達(dá)97％。本文對模式識別技術(shù)在法庭科學(xué)微量物證分析中的應(yīng)用進(jìn)行了探索性研究，對如何通過對物證樣本的分析獲取隱含其中的有用信息，進(jìn)而實現(xiàn)基于計算機(jī)模式識別基礎(chǔ)上的微量物證鑒定，提高微量物證鑒定的準(zhǔn)確率和利用率進(jìn)行了深入探討。建立了以紅外光譜數(shù)據(jù)對微量油漆物證進(jìn)行分析鑒定的模式識
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