基于马氏距离值建立钢结构防火涂料品牌鉴别模型为达到更高的预测精度,建立不同品牌的钢结构防火涂料校正模型,通过计算 未知样品 的马氏距 离值进行 定性鉴别。首先,计算每个品牌的平均光谱,然后用个样品的光谱减去对应品牌的平均光谱,利用差值光谱生成一条唯一的变异光谱,这样就建立了每个品牌各自唯一的分类模型。用5个品牌各5个样品组成独立验证样品集对模型进行验证, 通过计算未知样品光谱的主成分得分值,得到未知样品与每个品牌的马氏距离值,马氏距离的值越接近于零,说明匹配程度越好。计算结果列于表2中,验证结果没有出现误判样品,模型鉴别正确率为100%。利用近红外光谱结合主成分分析和马氏距离判别法对五种不同品牌的钢结构防火涂料进行快速无损鉴别。采集了五种钢结构防火涂料的近红外漫反射光谱,经标准正态变量变换、Norris二阶求导的优化处理后,用主成分分析法对数据进行降维,把前5个主成分用于五种钢结构防火涂料校正模型的建立,模型对未知样品的识别率达到100%。结果表明, 近红外漫反射光谱技术用于钢结构防火涂料品牌鉴别是可行的,且该方法具有快速,准确,无损,便捷等优点,避免了人工鉴别的主观,克服了其他鉴别方法的破坏、鉴别时间长等缺点。因试验所用钢结构防火涂料品牌数量有限,为扩大模型的使用范围,应不断增加不同品牌的钢结构防火涂料在近红外漫反射光谱上的定性鉴别研究,并开展相应的定量及在线分析研究,实现在消防产品质量快速检测上的推广应用。www.sdmingweite.com