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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...【基于激光光致發光光譜的發票真偽鑒別方法研究】相關文章：
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