【摘 要】
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不法分子通常会在毒品中掺杂其他物质来增加毒品质量,获取高额利润.为了实现掺杂毒品快速准确的定性、定量分析,同时探究不同建模方法、不同波段光谱以及数据降维等对模型分
【机 构】
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中国人民公安大学侦查学院,北京100038
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不法分子通常会在毒品中掺杂其他物质来增加毒品质量,获取高额利润.为了实现掺杂毒品快速准确的定性、定量分析,同时探究不同建模方法、不同波段光谱以及数据降维等对模型分类结果的影响,本文采用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱仪采集了咖啡因、葡萄糖、扑热息痛、非那西汀和淀粉5种添加组分与盐酸甲基苯丙胺混合后的红外光谱数据(共计135份),对数据进行预处理后进行分类模型的构建.实验结果表明:特征变量与原始变量相比能达到更高的分类识别准确率;多层感知器和径向基函数可用于5种添加物的分类识别,但不适用于区分不同质量分数的甲基苯丙胺样品;对光谱指纹区数据使用因子分析降维结合Bayes判别分析(BDA)构建的分类模型,在16维和33维变量处能够分别实现5种添加物和不同质量分数甲基苯丙胺样品的完全区分,准确率可达100％.该研究实现了甲基苯丙胺与5种添加组分快速准确的定性定量分析,为毒品来源的推断提供了科学的数据支撑,也为基层民警处理此类案件提供了理论支撑和方法参考.
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