基于激光光致发光光谱的发票真伪鉴别方法研究.docx

基于激光光致发光光谱的发票真伪鉴别方法研究基于激光光致发光光谱的发票真伪鉴别方法研究摘要：用激光光致发光光谱技术对发票真伪的快速鉴别进行了研究.首先采集80个真假发票样本的激光光致发光光谱数据,然后利用遗传算法对谱线重叠严重的566～669nm波段进行高斯拟合,提取特征参数,再结合BP神经网络技术建立鉴别模型.结果表明,从104个光谱数据提取13个特征参数,真假发票的拟合确定系数R2分别为0.99789和0.99683,相对标准差RSD分别为0.017052和0.022362,有效实现对原始光谱特征信息的.提取和简化；将13个特征参数和2个评估参数R2,RSD作为BP神经网络的输入变量,模型质量最高,对60个建模发票样本和20个未知发票样本的识别准确率均达到100％.说明文章提出的光谱分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为发票真伪的快速鉴别提供了一种新方法.作者：杨琴[1]  杨勇[2]  田永红[1]Author：YANGQin[1]  YANGYong[2]  TIANYong-hong[1]作者单位：长江大学物理科学与技术学院,湖北荆州,434023中国地质大学数学与物理学院,湖北武汉,430074期刊：光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKUJournal：SpectroscopyandSpectralAnalysis年，卷(期)：2011, 31(12)分类号：O433FS10.42关键词：激光光致发光  发票  遗传算法  高斯拟合  BP神经网络  真伪鉴别  机标分类号：TH1R56机标关键词：激光光致发光    光致发光光谱    发票    真伪鉴别    方法研究    PhotoluminescenceSpectrum    特征参数    神经网络技术    快速鉴别    光谱数据    样本    数据提取    光谱分析方法    相对标准差    识别准确率    有效实现    遗传算法    特征信息    输入变量    评估参数基金项目：国家自然科学基金，湖北省高等学校科研基金基于激光光致发光光谱的发票真伪鉴别方法研究[期刊论文]  光谱学与光谱分析--2011, 31(12)杨琴  杨勇  田永红用激光光致发光光谱技术对发票真伪的快速鉴别进行了研究.首先采集80个真假发票样本的激光光致发光光谱数据,然后利用遗传算法对谱线重叠严重的566～669nm波段进行高斯拟合,提取特征参数,再结合BP神经网络技术建立鉴别模...