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将光谱分析方法与聚类方法相结合,对38个模拟案件环境的纵火现场助燃剂塑料容器盖样本进行X射线荧光光谱分析,根据元素种类将38个样本分为6组,建立了一种无损快速检验纵火现场物证的光谱分析方法。使用最短距离聚类法,以欧氏距离作为度量区间表示样本间亲疏关系,进行系统聚类分析,同时使用K-Means快速聚类法与t检验验证聚类效果。结果表明,38个样本分为6组时效果最好。并将各类的样本观测点在Fisher判别空间中的分布和位置情况绘出,与使用元素种类进行分类结果一致,为确定火灾案件性质,侦破案件线索提供了理论依据。 相似文献
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提出了犯罪现场常见的塑料快递包装袋物证的识别分类模型。利用X射线荧光光谱法对60个不同产地和品牌的塑料快递包装袋样品进行了元素种类及含量的检验,并依据光谱数据进行了定性半定量分析,将60个样品初步分成13类。探究了簇内误差平方和(SSE)与聚类数的关系,并确定最优聚类数为6,利用K-means算法将60个样品成功聚成了6类,最后对聚类结果进行了Fisher判别分析。经检验,60个样品的原始分类正确率和交叉验证后的分类正确率分别为98.3%和91.7%,验证了基于K-means和SSE的塑料快递包装袋样品识别分类模型的准确性与科学性。基于X射线荧光光谱法、K-means和SSE,所提模型能无损、快速且有效地检验及识别分类塑料快递包装袋物证,结果准确可靠。 相似文献
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香烟烟灰是案件现场中重要的物证。为了对香烟烟灰进行快速无损检测,采用多元统计分析方法,利用能量色散型X射线荧光光谱仪对收集到的83个烟灰样品进行了理论分析和实验验证,建立了基于化学计量学的香烟烟灰分类模型。借助聚类分析对样品聚类区分,聚类结果的准确性通过回归分析进行检验;而后采用物质元素作为变量,通过判别分析建立判别分类模型。结果表明,聚类结果良好,回归分析显示聚类分析的类别与各元素可建立良好拟合关系;判别分析得到的分类模型的准确率达到100%,若想对未知香烟烟灰样品进行归类,只需要输入判别模型的相关变量,在判别分布图中会显示出其位置, 就能对样品类别进行归类。此方法简单快速、结果准确可靠,为公安基层实际办案提供了参考。 相似文献
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香烟烟灰是法庭科学研究的重要物证之一.利用化学计量学方法,采用能量色散型X射线荧光光谱(XRF)仪对42个香烟烟灰样品进行检验,实现了对香烟烟灰的快速无损检测.首先,前期对X射线荧光光谱数据做标准化处理,通过组内平方误差和法确定K的取值,同时借助K-均值聚类法对样品进行初步聚类区分并解释聚类结果反映的样品和化学成分信息... 相似文献
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