《表3 边界样品点的基本信息和识别结果*》

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《生活用纸纤维原生状态识别程序的界面设计和算法改进》

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*样品1是图4中的边界样品；样品2是在分类边界附近的回收纤维样品；样品3、4是在分类边界附近的原生纤维样品。

表3是图4和实际应用中边界样品点的信息及其经改进后模型判断所得出的结果。图4中该边界样品点在改进后的模型中依次经过:主成分分析→BP神经网络→卫生纸→有荧光性物质→残余油墨量10-20ppm→灰分<1.0%→有黄色机械浆纤维染色反应→回收纤维。因此，经改进后的模型在满足基本判断的同时，也能够准确识别处于分类边界的可疑点。表4对模型改进前后的识别率和模型训练时间进行对比，可以看出模型在改进后识别率有效提高，达到100%，模型训练时间减少了2/3以上。