期刊文章详细信息
不同来路海洛因近红外光谱的支持向量机模式识别
Supporting vector machine pattern recognition to NIR spectra of heroin drugs from the different sources
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]云南大学现代生物学研究中心,云南昆明650091 [2]云南省公安厅物证鉴定中心,云南昆明650021
基 金:云南省科技攻关计划2001GG34项目资助.
年 份:2009
卷 号:26
期 号:3
起止页码:287-291
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊
摘 要:应用支持向量分类方法,将云南省9个地区缴获的1148个海洛因样品,用近红外漫反射光谱在4 000 cm^(-1)~10 000 cm^(-1)范围内吸收系数数据集合,构建判别毒品来路的分类器。光谱数据选取了指纹波数区段5 990 cm^(-1)~7 500 cm^(-1),以及最大和较大吸收系数的41个波数的光谱数据。针对一对一算法的五分类问题,采用两种分类法C-SVC和v-SVC, 4种核函数,分别以默认参数和优化参数,得训练集模型有效率和检验集的预报总精度。比较各种模型后,确定了152个指纹区波数,线性核函数的L-152 C-SVC作为分类器模型。该模型对已知分类的5个地区随机选取的训练集样本,在10-交叉检验下的有效率是90.74%,对不包含训练集的其余全部已知样品,其预报总精度是88.71%。5地区分类统计计算的敏感性、特异性、相关系数的评价都较好。最后,又试用该分类器于未知地毒品的来路辨认。与报道的模式识别比较,工作没有止于训练集给出模型,检验集判断预报效果的已知样品,又走出了重要一步,即识别训练集和检验集之外的未知样品。
关 键 词:支持向量分类机 核函数 近红外漫反射光谱 海洛因毒源判别
分 类 号:D919[法医学类]
参考文献:
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引证文献:
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