一种基于近红外光谱的常用塑料分类方法  

作　　者：史娟娟[1] 刘桂礼[1] 邓文怡[1] 

机构地区：[1]北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院

出　　处：《中国科技财富》2011年第8期77-78,共2页China Science and Technology Fortune Magazine

摘　　要：塑料制品以其质轻、美观实用等特点广泛应用在日常生活及各行各业中,其大量使用给环境造成了严重污染,消除污染最积极的办法是对其进行回收再利用,但常用塑料的种类繁多,不同塑料制品的成分及可塑性不同,进行回收利用的价值也不同,只有对塑料进行分类收集处理,才能提高回收利用率.本文基于近红外光谱法提出了一种塑料分类的新方法.该方法选择测定了60个样本的近红外光谱数据,引入支持向量机算法对其进行训练预测：选用40个样本作为训练集,建立模型;20个作为预测集,优化模型;利用该模型对采集的未知样本进行分类预测,得到较高的准确率.新方法对快速处理废旧塑料具有积极的作用.

关 键 词：近红外光谱 塑料 支持向量机 分类 

分 类 号：TQ460.72[医药卫生—药物分析学]