申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2023-06-21

公开（公告）日：2023-11-10

公开（公告）号：CN117030650A

主分类号：G01N21/35

分类号：G01N21/35;G06F17/18

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2023.11.10#公开

摘要：基于红外光谱和PLSR的黑色中性笔墨迹形成时间的检测，它涉及司法文书检验技术领域，它是一种基于傅里叶变换红外光谱中红外光谱测量区间和偏最小二乘法回归的墨迹形成时间的无损检测方法。它包括以下步骤：步骤一：确定测试仪器、测试环境、测试方法和待测样本；步骤二：通过抽取已知黑色中性笔墨水，均匀涂抹在已确认的纸张上，经空气中自然放置20小时后，置于60℃恒温干燥箱内，通过人工老化的方式制备不同老化时间的多组样本用于建立PLSR模型。采用上述技术方案后，本发明有益效果为：通过FTIR采集黑色中性笔墨迹MIR数据，建立与其墨迹形成时间的PLSR预测模型的方法，在能接受的误差范围内，可用于中性笔墨迹形成时间的无损检验。

主权项：1.基于红外光谱和PLSR的黑色中性笔墨迹形成时间的检测，其特征在于：它包括以下步骤：步骤一：确定测试仪器、测试环境、测试方法和待测样本，待测样本包括纸、笔的品牌和型号；步骤二：通过抽取已知黑色中性笔墨水，均匀涂抹在已确认的纸张上，经空气中自然放置20小时后，置于60℃恒温干燥箱内，通过人工老化的方式制备不同老化时间的多组样本用于建立PLSR模型；步骤三：异常数据识别，首先采用未经数据预处理的光谱数据构建PLSR模型，通过交叉验证的方法确定PLSR最佳隐函数；采用留一法结合蒙特卡洛采样法的方法，依序提取一个样本，并按一定比例随机抽取剩余样本作为校正集样本，建立PLSR模型预测所提取样本的书写时间，重复以上步骤，计算得到该样本的一组预测残差；再以每个样本预测残差的均值除以所有样本预测残差均值的总体标准偏差所获数值，采用t分布函数判断该值所代表的样本是否为异常样本；步骤四：数据预处理，采用公式一和公式二作为数据预处理方法；步骤五：采用偏最小二乘回归法处理数据，建立模型；以采集的样本集中随机抽取80％的样本作为校正集样本，剩余的20％的样本作为验证集样本，以校正集样本光谱数据与其所对应的形成时间建立PLSR模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昆明理工大学 基于红外光谱和PLSR的黑色中性笔墨迹形成时间的检测

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