人工神经网络驱动的水彩笔油墨红外光谱模式识别：83.3%准确率与ROC分析

本文主要探讨了基于人工神经网络的水彩笔油墨红外光谱模式识别技术。研究者针对3种品牌的15个系列共60个水彩笔油墨样品，利用红外光谱法进行精确分类。首先，对样品进行了预处理，包括平滑和校正，以减小噪声干扰并提高数据质量。通过计算均方根误差，确定了最佳的小波变换压缩次数，有效地降低了模型的运算复杂度。 接着，作者运用Hölder指数方法提取出30个关键的样本特征波数，这些特征波数是决定油墨类别的重要指标，被作为人工神经网络的输入层参数。为了评估模型的性能，研究者将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过这些数据对人工神经网络进行训练。在训练过程中，网络学习了不同水彩笔油墨的光谱特征模式，最终实现了83.3%的分类正确率。 文章的重点在于展示了ROC曲线的应用，它展示了模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率，从而直观地评价模型的区分能力。结果显示，第二类样本的分类正确率明显高于其他两类，这表明该模型对于特定类型的水彩笔油墨有较高的识别精度。 这项研究结合了红外光谱分析法、人工神经网络以及Hölder指数，有效地解决了水彩笔油墨种类的识别问题，为相关产品质量控制和生产过程中的自动检测提供了技术支持。这种技术的应用对于艺术用品行业来说具有重要意义，可以提升产品质量监控的效率，并且对于知识产权保护也有一定的帮助。