LIBS结合GA-BP神经网络与GA-SVM对塑料分类研究

路永华

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LIBS结合GA-BP神经网络与GA-SVM对塑料分类研究

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摘要

塑料制品回收力度小、重复利用率低,造成环境污染和资源浪费,因此对废旧塑料精确分类是提高塑料回收的关键。本文采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合遗传算法优化误差反向传播神经网络(GA-BP)和支持向量机(GA-SVM)对常见的10种塑料进行分类识别。利用LIBS技术对塑料样品进行处理,分别采集每种塑料样品100组光谱。对采集到的原始光谱做滤波和归一化处理,提取光谱中14条主要的特征谱线,分别建立GA-BP神经网络和GA-SVM模型。实验结果表明,GA-BP神经网络对塑料的识别性能优于GA-SVM,其中GA-BP神经网络识别精度为99.25%,原因是GA-SVM利用升维算法实现对数据集的分类,在塑料样品种类多的情况,分类效果不及GA-BP神经网络。因此,利用LIBS技术结合不同的识别算法,可以实现对多种塑料样品的分类,也为研究不同算法对塑料样品分类识别提供研究思路。

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来源
《激光与红外》 |2022年第2期|273-279|共7页
作者
路永华;
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作者单位

兰州财经大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 O433.54;
关键词
激光诱导; BP神经网络; 支持向量机; 分类识别;

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