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采用中红外光谱结合化学计量学的方法对车用保险杠碎片进行鉴别,分别对52个车用保险杠碎片样本的全波段光谱数据、指纹区光谱数据和主成分分析降维后的光谱数据建立Fisher判别分析和K近邻算法2种分类模型,并对分类结果进行比较。结果表明,主成分分析提取特征变量后构建的分类模型,分类的准确率更高,对聚丙烯(PP)、PP/滑石粉、PP/滑石粉/碳酸钙(CaCO3)3种类型的样本分类准确率达到92.3 %,对PP/滑石粉类型中的10种品牌样本分类准确率达到88.9 %,分类结果理想;在构建的2种分类模型中,Fisher判别分析模型的分类率远高于K近邻算法模型,分析认为K近邻算法模型受到样本不均衡的影响;中红外光谱结合化学计量学可以实现对车用保险杠碎片的准确区分,且满足快速、无损的检验要求。 相似文献
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为实现对司法鉴定工作中经常遇到的汽车灯罩类物证进行数据化、可视化的无损高效率鉴别,采用PCA主成分分析前处理结合FDA-SVM(RBF)组合分析鉴别物证的方法,对获取的“奥迪”“别克”等18个品牌的173组拉曼红外光谱数据进行了实验和理论分析。借助Pearson相关性分析和PCA主成分分析的结果选择特征位移,分别建立基于Fisher判别分析和SVM支持向量机的数据分类模型。结果表明,FDA模型和SVM(RBF)模型对灯罩样本的综合区分准确率分别为97 %和51.85 %,SVM模型对“奔驰”“别克”等8个品牌的区分准确率达到了100 %,FDA与SVM模型互相补充的FDA-SVM(RBF)模型可对不同品牌灯罩拉曼红外光谱进行准确区分,分类效果较好。该方法高效、准确,对侦查破案中借助灯罩物证鉴定缩小侦察范围有一定的参考意义。 相似文献
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针对法庭科学领域对物证快速、无损、准确的检验需求,采用红外光谱原始数据和导数数据相结合的光谱数据融合技术对汽车灯罩样本进行分析。对收集的44个汽车灯罩样本采集红外谱图,采用自动基线校正、峰面积归一化、Savitzky?Golay 算法平滑对谱图进行预处理,并对处理后的数据进行一阶求导,结合人工神经网络(ANN)算法构建分类模型。在径向基函数神经网络(RBF)模型中,结合主成分分析对光谱原始数据、一阶导数数据和融合的数据进行分类,分类准确率分别为81.2 %、84.1 %和90.9 %;在多层感知器神经网络(MLP)模型中,结合主成分分析对光谱原始数据、一阶导数数据和融合的数据进行分类,分类准确率分别为84.1 %、86.4 %和97.7 %,且在对44个汽车灯罩样本的12种品牌进行分类时,分类准确率也达到97.7 %,实验结果理想。结果表明,基于红外光谱原始数据和导数数据相结合的光谱数据融合技术能够实现对汽车灯罩样本的准确分析,且满足快速、无损、准确的检验要求,可以为光谱融合技术在法庭科学领域中物证的检验提供一定参考。 相似文献
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