基于径向基函数的水性木器漆喇曼光谱鉴别

水性木器漆是一种犯罪现场常见的微量物证,在法庭科学领域广受关注。为了实现对水性木器漆中复杂化学成分的检测分类,采用具有较高分辨能力和无损检验特点的喇曼光谱,结合主成分分析和径向基函数神经网络两种数据挖掘技术,对3种品牌共38个水性木器漆样本的喇曼光谱进行了数据分析。结果表明,径向基函数模型下可得到准确率为78.9%的分类识别。采用傅里叶变换喇曼光谱结合径向基函数模型实现对水性木器漆的鉴别与分类,为实践中木器漆的分类研究提供新思路。     

多元分析模型在红外光谱鉴别中国画颜料中的研究及应用

在法庭科学中,常会涉及到中国画颜料的检验鉴定。为了实现高效、快速、无损检验的目的,本文借助红外光谱分析技术,同时结合数学模型,对中国画颜料样本生产厂家和颜色的区分鉴别进行了研究。本研究收集了14个品牌137个中国画颜料样本,并使用自动基线校正、峰面积归一化和Savitzky-Golay平滑进行预处理,建立判别分析模型,以实现中国画颜料品牌和颜色准确鉴别认定。结果表明,通过对样本全波段降维处理后进行区分,可以以85.4%的准确率判断样本的生产厂家,97.1%的准确率判断样本的颜色。综上,利用红外光谱定性分析结合数学模型,可以实现对不同生产厂家、不同颜色的中国画颜料样本准确识别与分类。该方法具有准确、高效、快速、无损的优点,具有一定的借鉴意义和实战价值。     

基于光谱数据融合技术的手帕纸品牌分类

光谱数据融合作为一种新兴的光谱分析技术,可以有效结合不同光谱技术的检出特点.本文将红外光谱指纹区与拉曼光谱信号较强波段数据进行融合,对288个手帕纸样本开展分类研究.采用线性判别分析对189个训练样本建立分类模型,模型的分类结果相比于独立使用红外光谱或拉曼光谱具有显著提升的准确率,但区分效果仍然不理想.利用主成分分析提...     

实时直接分析质谱在农药检测中的应用

实时直接分析(Direct analysis in real time,DART)作为一种原位电离技术发展迅猛,其与质谱联用已成为热门的分析技术并广泛应用于法庭科学领域,如食品安全、爆炸物检测、毒物毒品分析和药物分析等方面。目前农药的常规检测方法已非常成熟,但引入原位电离-质谱联用技术可以拓宽检测范围,缩短检测时限。该文从实时直接分析质谱(DART-MS)技术的工作原理、检测条件优化及其在农药检测方面的应用进行综述,并对DART-MS的应用前景进行了展望。     

基于Bayes判别的手帕纸红外光谱鉴别

手帕纸是犯罪现场常见的物证之一,在法庭科学领域备受关注.为了实现对市场上手帕纸的快速分类鉴别的目的,本文采用了具有无损检验特点的傅里叶红外光谱,结合主成分分析(PCA)与Bayes判别对8种品牌96个手帕纸样本建立分类模型.结果表明,分别利用PCA和Bayes判别对样本进行分类的准确率并不理想,采用Bayes判别对PC...     

基于5G的智能机器人在海关监管中的应用

文章通过利用5G的分布式网关技术,实现复杂环境下的多台智能机器人的低速无人驾驶导航协同作业,有效地提高了海关监管的效率,减低了人工成本,减少了危险环境对人身的危害,提升了安全性。