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基于激光光致发光光谱的发票真伪鉴别方法研究
摘要:用激光光致发光光谱技术对发票真伪的快速鉴别进行了研究.首先采集80个真假发票样本的激光光致发光光谱数据,然后利用遗传算法对谱线重叠严重的566~669nm波段进行高斯拟合,提取特征参数,再结合BP神经网络技术建立鉴别模型.结果表明,从104个光谱数据提取13个特征参数,真假发票的拟合确定系数R2分别为0.997 89和0.996 83,相对标准差RSD分别为0.017 052和0.022 362,有效实现对原始光谱特征信息的.提取和简化;将13个特征参数和2个评估参数R2,RSD作为BP神经网络的输入变量,模型质量最高,对60个建模发票样本和20个未知发票样本的识别准确率均达到100%.说明文章提出的光谱分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为发票真伪的快速鉴别提供了一种新方法. 作者: 杨琴[1] 杨勇[2] 田永红[1] Author: YANG Qin[1] YANG Yong[2] TIAN Yong-hong[1] 作者单位: 长江大学物理科学与技术学院,湖北荆州,434023中国地质大学数学与物理学院,湖北武汉,430074 期 刊: 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal: Spectroscopy and Spectral Analysis 年,卷(期): 2011, 31(12) 分类号: O433 FS10.42 关键词: 激光光致发光 发票 遗传算法 高斯拟合 BP神经网络 真伪鉴别 机标分类号: TH1 R56 机标关键词: 激光光致发光 光致发光光谱 发票 真伪鉴别 方法研究 Photoluminescence Spectrum 特征参数 神经网络技术 快速鉴别 光谱数据 样本 数据提取 光谱分析方法 相对标准差 识别准确率 有效实现 遗传算法 特征信息 输入变量 评估参数 基金项目: 国家自然科学基金,湖北省高等学校科研基金 基于激光光致发光光谱的发票真伪鉴别方法研究[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(12)杨琴 杨勇 田永红用激光光致发光光谱技术对发票真伪的快速鉴别进行了研究.首先采集80个真假发票样本的激光光致发光光谱数据,然后利用遗传算法对谱线重叠严重的566~669nm波段进行高斯拟合,提取特征参数,再结合BP神经网络技术建立鉴别模...【基于激光光致发光光谱的发票真伪鉴别方法研究】相关文章:
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