论文摘要
借助中红外分析技术和化学计量分析,建立常见鞋底材料种类鉴别的分类模型,为鞋底种类鉴别提供有效的新方法。基于鞋底红外光谱矩阵数据,建立了层次聚类模型和K近邻模型。结果表明,K近邻模型中,43个样本分为7类,这与层次聚类模型中,组间平均距离为8时样本的分类结果一致;K近邻下,分类样本呈5个聚集区域,其中H、G、K 3类样本分布情况明显,相比较A类,E类分布较为集中,聚敛程度较大,L类分在E类,M类分在A类;模型总分类准确率达95.35%,分类结果理想;选取各类中的一个样本,对其开展谱图解析,得到样本主要成分有顺丁橡胶、乙烯-醋酸乙烯酯共聚物、聚氨酯、异戊橡胶、聚氯乙烯和苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物;中红外光谱技术结合化学计量分析可作为鞋底材料种类鉴别的一种无损、快速、准确的分析方法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王继芬,高春芳,徐佰祺,董泽,何欣龙
关键词: 鞋底材料,中红外分析,层次聚类,近邻,鉴别
来源: 中国塑料 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,社会科学Ⅰ辑
专业: 化学,公安
单位: 中国人民公安大学刑事科学技术学院,战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院,中国人民公安大学治安学院
基金: 中国人民公安大学2019年度基本科研业务费项目(2019JKF332)
分类号: O657.33;D918.9
DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2019.08.017
页码: 101-105
总页数: 5
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