تم استخدام مطياف رامان التفريقي جنبًا إلى جنب مع تقنيات التعلم الآلي لتصنيف 43 نوعًا مختلفًا من أحبار الأقلام الزرقاء الشائعة في السوق. أولاً، تم الحصول على قمم الطيف المميزة للعينة باستخدام مطياف رامان التفريقي، واستنادًا إلى هذه الطريقة، تم تصنيف العينات يدويًا إلى 4 فئات كبيرة. ثم تم استخدام تحليل العنقود وخوارزمية الغابة العشوائية لدراسة التصنيف، وتمت المقارنة مع نتائج التصنيف اليدوي. أظهرت النتائج أن نموذج التصنيف المبني بواسطة الغابة العشوائية حقق دقة تنبؤية بنسبة 90.00٪. يمكن لمطياف رامان التفريقي تحليل مكونات أحبار الأقلام الزرقاء بسرعة وبدون تدمير، وبالاقتران مع خوارزمية الغابة العشوائية لبناء نموذج تصنيف، يمكن تحقيق تصنيف سريع. حسّن نموذج الغابة العشوائية من كفاءة ودقة التعرف على المركبات غير المعروفة باستخدام مطياف رامان التفريقي، مما يمكن من تصنيف وتوقع فئات العينات بشكل أفضل.

طيف؛ رامان تفريقي؛ أقلام زرقاء؛ تعلم آلي؛ غابة عشوائية