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光散射学报 2019年第1期31卷 66-74页

作者：鞠晨阳王继芬余静中国人民公安大学刑事科学技术学院北京100038 北京市刑事科学技术研究所北京100054

重质矿物油是案发现场常见的微量物证之一,快速准确的区分重质矿物油种类可以为案件侦破提供方向,缩小侦查范围。本文采用傅里叶变换红外光谱法和拉曼光谱法对69个重质矿物油样本进行了分析研究,发现不仅不同种类的重质矿物油谱图存在差... 详细信息

重质矿物油是案发现场常见的微量物证之一,快速准确的区分重质矿物油种类可以为案件侦破提供方向,缩小侦查范围。本文采用傅里叶变换红外光谱法和拉曼光谱法对69个重质矿物油样本进行了分析研究,发现不仅不同种类的重质矿物油谱图存在差异,相同种类不同厂家的重质矿物油谱图也有区别。研究结果表明,联合使用红外光谱法和拉曼光谱法可以较好地对重质矿物油样本进行区分,效果良好。

关键词：傅里叶红外光谱法傅里叶拉曼光谱法重质矿物油种类鉴定

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基于支持向量机建模的重质矿物油光谱模式识别

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激光与光电子学进展 2021年第6期58卷 387-394页

作者：侯伟王继芬何欣龙中国人民公安大学侦查学院北京100038

重质矿物油的检验分析在交通肇事案件处理过程中具有重要作用。为了实现对重质矿物油种类的准确区分,本文采集了汽机油、柴机油、润滑脂、齿轮油和液压油5种重质矿物油共计120份样本的红外光谱和拉曼光谱数据,结合光谱融合的相关方法,... 详细信息

重质矿物油的检验分析在交通肇事案件处理过程中具有重要作用。为了实现对重质矿物油种类的准确区分,本文采集了汽机油、柴机油、润滑脂、齿轮油和液压油5种重质矿物油共计120份样本的红外光谱和拉曼光谱数据,结合光谱融合的相关方法,建立了基于支持向量机(SVM)的重质矿物油分类判别模型。实验结果表明:使用单一光谱数据进行建模分类的准确率较低;对初级光谱融合数据进行建模分析时,5种重质矿物油的分类识别准确率稍高于前者,最高可达75%;使用中级光谱融合数据结合主成分分析建模能够实现5种重质矿物油的完全区分,在26维矩阵上特征提取得最好,分类识别率为100%。使用光谱数据融合结合SVM建模分析,能够实现重质矿物油的完全区分,该方法提高了检验鉴定效率,能够满足公安机关提出的快速、准确的检验要求,为基层民警处理相关案件提供了理论支撑和方法参考。

关键词：光谱学重质矿物油光谱数据融合多元分析

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基于SVM建模的重质矿物油光谱模式识别

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激光与光电子学进展 2021年

作者：侯伟王继芬何欣龙中国人民公安大学侦查学院

重质矿物油的检验分析在交通肇事案件处理过程中具有重要的作用。为了实现对重质矿物油种类的准确区分，实验采集了汽机油、柴机油、润滑脂、齿轮油和液压油5种重质矿物油共计120份样本的红外和拉曼光谱数据，结合光谱融合的相关方法，... 详细信息

重质矿物油的检验分析在交通肇事案件处理过程中具有重要的作用。为了实现对重质矿物油种类的准确区分，实验采集了汽机油、柴机油、润滑脂、齿轮油和液压油5种重质矿物油共计120份样本的红外和拉曼光谱数据，结合光谱融合的相关方法，建立了基于SVM的重质矿物油分类判别模型。实验结果表明，使用单一光谱数据进行建模分类的准确率较低；对初级光谱融合数据进行建模分析时，5种重质矿物油的分类识别率稍高于前者，达到75%；使用中级光谱融合数据结合主成分分析进行建模能够实现5种重质矿物油的完全区分，在25维矩阵上特征提取最好，分类识别率为100%。综上，使用光谱数据融合结合SVM建模分析，能够实现重质矿物油的完全区分，该方法提高了检验鉴定效率，能够满足公安机关快速、准确的检验要求，为基层民警处理相关案件提供了理论支撑和方法参考。

关键词：光谱学重质矿物油光谱数据融合多元建模

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基于多阶导数拉曼光谱组合技术的矿物油模式分类

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分析测试学报 2021年第5期40卷 747-753页

作者：卫辰洁王继芬张波董泽管建皓中国人民公安大学侦查学院北京102600 伊犁州伊宁市公安局新疆伊宁835000 中国人民公安大学治安学院北京102600 中国人民公安大学犯罪学学院北京102600

为了实现对法庭科学领域重质矿物油物证的快速、准确、无损的鉴定,该文基于光谱分析技术提出了一种多阶导数光谱数据组合分析的方法。收集了80种不同型号、不同厂家的重质矿物油样本,利用傅里叶变换拉曼光谱分析法采集样本的原始光谱数... 详细信息

为了实现对法庭科学领域重质矿物油物证的快速、准确、无损的鉴定,该文基于光谱分析技术提出了一种多阶导数光谱数据组合分析的方法。收集了80种不同型号、不同厂家的重质矿物油样本,利用傅里叶变换拉曼光谱分析法采集样本的原始光谱数据和导数光谱数据,并通过结合化学计量学构建分类模型。在构建的主成分分析(PCA)结合径向基函数神经网络(RBF)分类模型中,对单独的原始光谱、一阶导数谱和二阶导数谱数据的训练集准确率分别为80.0%、86.7%和86.2%,测试集准确率分别为73.3%、80.0%和72.7%;对组合后的原始光谱+一阶导数谱、原始光谱+二阶导数谱和一阶导数谱+二阶导数谱数据的分类中,训练集准确率分别为97.0%、96.7%和100%,测试集准确率分别为85.7%、90.0%和100%。结果表明,对组合后的导数光谱与原始光谱构建分类模型,准确率更高。其中,基于一阶导数谱+二阶导数谱数据构建的PCA结合RBF分类模型的结果最为理想,准确率达100%。而K最近邻算法模型由于受到样本不均匀的影响,整体分类准确率均较低。利用组合的导数光谱与原始光谱数据构建分类模型能够实现对重质矿物油样本的快速、准确、无损鉴别,可为光谱组合技术在法庭科学及其他分析测试领域的应用提供一定的借鉴和参考。

关键词：光谱学重质矿物油拉曼光谱径向基函数神经网络(RBF) K最近邻算法分类

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