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基于激光光致發光光譜的發票真偽鑒別方法研究

時間:2023-05-07 04:31:24 數理化學論文 我要投稿
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基于激光光致發光光譜的發票真偽鑒別方法研究

摘要:用激光光致發光光譜技術對發票真偽的快速鑒別進行了研究.首先采集80個真假發票樣本的激光光致發光光譜數據,然后利用遺傳算法對譜線重疊嚴重的566~669nm波段進行高斯擬合,提取特征參數,再結合BP神經網絡技術建立鑒別模型.結果表明,從104個光譜數據提取13個特征參數,真假發票的擬合確定系數R2分別為0.997 89和0.996 83,相對標準差RSD分別為0.017 052和0.022 362,有效實現對原始光譜特征信息的提取和簡化;將13個特征參數和2個評估參數R2,RSD作為BP神經網絡的輸入變量,模型質量最高,對60個建模發票樣本和20個未知發票樣本的識別準確率均達到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,為發票真偽的快速鑒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: 長江大學物理科學與技術學院,湖北荊州,434023中國地質大學數學與物理學院,湖北武漢,430074 期 刊: 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal: Spectroscopy and Spectral Analysis 年,卷(期): 2011, 31(12) 分類號: O433 FS10.42 關鍵詞: 激光光致發光    發票    遺傳算法    高斯擬合    BP神經網絡    真偽鑒別    機標分類號: TH1 R56 機標關鍵詞: 激光光致發光    光致發光光譜    發票    真偽鑒別    方法研究    Photoluminescence Spectrum    特征參數    神經網絡技術    快速鑒別    光譜數據    樣本    數據提取    光譜分析方法    相對標準差    識別準確率    有效實現    遺傳算法    特征信息    輸入變量    評估參數 基金項目: 國家自然科學基金,湖北省高等學校科研基金 基于激光光致發光光譜的發票真偽鑒別方法研究[期刊論文]  光譜學與光譜分析 --2011, 31(12)楊琴  楊勇  田永紅用激光光致發光光譜技術對發票真偽的快速鑒別進行了研究.首先采集80個真假發票樣本的激光光致發光光譜數據,然后利用遺傳算法對譜線重疊嚴重的566~669nm波段進行高斯擬合,提取特征參數,再結合BP神經網絡技術建立鑒別模...

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