基于光谱和色谱数据碰撞融合策略的大麻油快速识别分类

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 3次 | 上传用户:harite
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实现药物快速无损准确定性分析是药物防控视域下的关键问题。采集了4类共计159份大麻油样本的光谱和色谱数据,利用有监督模式识别方法 Fisher判别分析和K邻近分析构建不同数据集分类模型,对比了单一模型与融合模型对分析结果的影响。结果表明,在4类大麻油识别与分类过程中,基于光谱与色谱融合数据集的分类模型的分类效果优于其他数据集,借助K邻近分析的融合模型分类效果最佳,总体分类准确率达到1。该研究实现了对不同类型大麻油快速准确的定性分析,为准确认定缴获药物的来源、审理事实关联的上下游药物犯罪案件提供线索和证据。
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