基于拉曼光谱和线性判别对于洗衣皂的检测研究

对13种洗衣皂进行拉曼光谱的数据收集,对拉曼光谱数据预处理后,利用5种不同的机器学习方法对于不同品牌洗衣皂进行训练和测试.训练集中5种模式识别方法,准确性从高到低依次为:线性判别、子空间判别、最近邻、决策树、支持向量机,其中线性判别和子空间的识别率均高于95％,训练效果较好.测试集中线性判别和子空间判别识别率高于90％,其中线性判别识别率为100％,其余3种方法识别率均低于50％.通过综合比对,线性判别的方法适合对于不同品牌洗衣皂的识别.