基于人工神经网络的水彩笔油墨红外光谱模式识别

王晓宾; 马枭; 王新承

doi:doi:10.3788/LOP57.153005

激光与光电子学进展, 2020, 57 (15): 153005, 网络出版: 2020-08-04

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Infrared Spectral Pattern Recognition of Watercolor Pen Ink Based on Artificial Neural Network

王晓宾 ¹马枭 ¹王新承 ^2,*

作者单位

¹ 中国人民公安大学刑事科学技术学院, 北京 100038

² 北京石油化工学院化学工程学院, 北京 102617

图 & 表

图 1. 红外光谱图的压缩结果

Fig. 1. Compression results of infrared spectrum

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图 2. ANN结构

Fig. 2. Structure of ANN

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图 3. 分类结果及正确率

Fig. 3. Classification results and accuracy

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图 4. ROC曲线。(a)训练集;(b)验证集;(c)测试集;(d)总体的ROC曲线

Fig. 4. ROC curves. (a) Training set; (b) validation set; (c) test set; (d) total ROC curve of overall

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表 1不同压缩次数下的X_RMSE

Table1. X_RMSE at different compression times

Compression time	X_RMSE
1	2.0×10^-3
2	2.4×10^-3
3	1.9×10^-1
4	2.1×10^-1
5	4.0×10^-1

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表 2不同类别样本的特征波数

Table2. Characteristic wave numbers of different kinds of samplesunit: cm^-1

Sample category	Characteristic wave numbers
Sample category	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	3340	3010	1620	3960	3550	991	2790	1260	2040	1140
2	3430	3140	1080	1170	2260	903	2510	3570	2820	976
3	3360	2300	3030	1330	972	3550	995	918	3170	1430

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王晓宾, 马枭, 王新承. 基于人工神经网络的水彩笔油墨红外光谱模式识别[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(15): 153005. Xiaobin Wang, Xiao Ma, Xincheng Wang. Infrared Spectral Pattern Recognition of Watercolor Pen Ink Based on Artificial Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(15): 153005.

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图 1. 红外光谱图的压缩结果

Fig. 1. Compression results of infrared spectrum

图 2. ANN结构

Fig. 2. Structure of ANN

图 3. 分类结果及正确率

Fig. 3. Classification results and accuracy

图 4. ROC曲线。(a)训练集;(b)验证集;(c)测试集;(d)总体的ROC曲线

Fig. 4. ROC curves. (a) Training set; (b) validation set; (c) test set; (d) total ROC curve of overall

表 1不同压缩次数下的X_RMSE

Table1. X_RMSE at different compression times

表 2不同类别样本的特征波数

Table2. Characteristic wave numbers of different kinds of samplesunit: cm^-1

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图 1. 红外光谱图的压缩结果

Fig. 1. Compression results of infrared spectrum

图 2. ANN结构

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Fig. 3. Classification results and accuracy

图 4. ROC曲线。(a)训练集;(b)验证集;(c)测试集;(d)总体的ROC曲线

Fig. 4. ROC curves. (a) Training set; (b) validation set; (c) test set; (d) total ROC curve of overall

表 1不同压缩次数下的XRMSE

Table1. XRMSE at different compression times

表 2不同类别样本的特征波数

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