基于K近邻算法的沥青红外光谱质量控制

沥青质量的优劣直接影响沥青路面的性能。红外光谱技术作为一种无损、快速的微观分析手段,能够对沥青品牌进行识别,对于沥青质量控制具有十分重要的意义。为提高沥青红外光谱技术质量控制的准确性,选取K近邻算法对红外光谱数据进行解析和训练,共收集了7种不同品牌的共336个沥青样本,通过衰减全反射傅里叶变换红外光谱仪对其进行光谱采集和分析。结果表明,使用K近邻算法对沥青红外光谱数据分析具有可行性;当K=6,且σ=0.1时,此时沥青品牌预测误差最小,识别准确率达到95%左右。