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摘要
为建立一种快速检验香水样品的方法，利用SERDS Portable Base型差分拉曼光谱仪对26个香水样品进行无损检测分析。首先，根据1 044 cm-1,1 274 cm-1,1 454 cm-1三处差分拉曼光谱特征峰差异可将样品归为4个类别，利用Pearson系数进行相关性分析验证分类的准确性。最后，通过主成分分析(PCA)对差分拉曼光谱数据进行降维，并根据提取出的前三个主成分构建径向基函数(RBF)神经网络，选取80.8%的样本用于训练，19.2%的样本用于测试集，分类准确率达100%。结果表明，PCA-RBF模型结合可以为香水物证鉴别研究提供依据，该方法无损检材且准确度高。
