《表5 低差异性波段：基于BP神经网络识别汽车前保险杠方法》

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《基于BP神经网络识别汽车前保险杠方法》

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主成分分析法是一种把多个变量转化为少数主要变量（即主成分）的多元统计分析方法，即将原来众多具有一定相关性的指标，重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。该方法通常用来寻找判断某种事物的主成分，从而更好地揭示事物内在的规律。为更加充分地对16种检验材料的光谱进行区分，采取主成分分析法将每条光谱曲线上的125个数据进行主成分分析，即用某种线性关系将125个数据进行重新的组合，使曲线之间的区分度更大。使用SPASS软件对3个波段内的数据进行主成分分析，其中各波段的分析结果如表3~表5所示。