保险杠拉曼光谱分类预测模型的建立

作     者：刘富邦 王继芬 汪生军 李昊轩 高春芳 何欣龙 LIU Fu-bang;WANG Ji-fen;WANG Sheng-jun;LI Hao-xuan;GAO Chun-fang;HE Xin-long

作者机构：中国人民公安大学侦查与刑事科学技术学院北京100038 甘肃省永靖县交通警察大队甘肃永靖731600 

出 版 物：《化学研究与应用》 (Chemical Research and Application)

年 卷 期：2020年第32卷第10期

页      面：1847-1852页

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：2020年中国人民公安大学基本科研业务费重点项目(2020JKF206)资助 

主　　题：拉曼光谱 牛顿插值多项式 Savitzky-Golay平滑 保险杠 

摘      要：为了实现对拉曼光谱图的最优化处理,改善检测效果,提高鉴定效率,实现对案发现场保险杠碎片的快速无损检验鉴定,本研究借助牛顿插值多项式、Savitzky-Golay平滑滤波和Bayes判别分析的方法对保险杠样本的光谱图进行分析处理。采集6种品牌共计80个车用保险杠样本的拉曼光谱图,借助牛顿插值法、Savitzky-Golay滤波拟合法等方法处理后建立Bayes判别分类模型。结果表明:1次牛顿插值多项式处理后各样本的判别分析准确率最高,能够达到90.1%,对其开展5点Savitzky-Golay算法平滑处理后判别分析准确率可提升到97.5%。综上所述,借助牛顿插值多项式及Savitzky-Golay处理后进行判别分析可以对保险杠样本的品牌进行快速、无损、准确的检验鉴别,此方法对于其他物证的分类和鉴定也具有一定的借鉴意义。