差分拉曼光谱结合XRF对塑料药瓶的多元分类研究

目的 构建一种药瓶的分类及预测模型。方法 利用差分拉曼光谱和X射线荧光光谱对54个不同品牌和产地的塑料药瓶进行分析检验。结果 得到了54个样品的差分拉曼谱图及Cl、Ca、Ti、Fe、Zn等元素的含量。利用主成分分析对差分拉曼光谱数据进行降维,再利用系统聚类将降维后的数据分为8类,并以此为依据建立判别分析模型,最终判别模型经交叉验证可知准确率达到90.7%,多层感知器的分类准确率为100%,分类效果较好。结论 差分拉曼光谱可以根据谱图中的特征峰推断样品的分子结构,并且可以根据峰位对样品进行分类,并建立分析模型,X射线荧光光谱可以通过各元素的种类和含量的不同对样品进行区分,实现组内的细化。差分拉曼光谱和X射线荧光光谱可以分别从有机和无机的角度对药瓶进行分类,在分析上可以优势互补,可为公安机关实际办案探索出一种新的光谱联用角度和方法。     

拉曼光谱结合机器学习识别肥皂

通过拉曼光谱和机器学习对不同品牌、种类的肥皂进行准确和快速识别.通过采集不同厂家、不同品牌生产的56种肥皂的拉曼光谱数据,将拉曼光谱进行预处理后,进行系统聚类对拉曼光谱分类,结合光谱特征峰的比对,把样本分成5类.利用机器学习的SVM、KNN、贝叶斯方法,建立不同方法的判别分析,通过检验三种判别方法的准确度比对,综合比较...     

基于化学计量学对药品铝塑包装片的差分拉曼光谱分析

目的 为快速无损地检验犯罪案件现场遗留的药品铝塑包装片。方法 采用最新的差分拉曼光谱仪,并基于化学计量学对收集的51个药品铝塑片样本进行分析。结果 共对收集的药品铝塑包装片样本提取出了9个有效光谱成分因子,累积占原始光谱数据99.54%的有效信息,并将51个样本分为4大类,通过相关性比较,可知分类结果较好。结论 实验方法简便,无损检材重现性实验结果较好,为药品铝塑包装片类物证的检验提供依据,可为公安工作的开展提供有效帮助。