【摘 要】
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指纹在法庭科学中具有重要作用,但其遗留时间的判定一直是难以攻克的挑战。本文提出一种基于茚二酮显现法,借助决策树算法的指纹遗留时间判定模型。配制不同浓度的8种氨基酸纯品溶液,并采集10名志愿者指纹,获得遗留时间分别为0、3、7、14、21、30 d的样本。依据样本与茚二酮显现后经绿色波段激光照射,橙黄色滤光器观察下的荧光强度等特征值,构建决策树模型,遗留时间识别准确率达到81%,横向比较支持向量机和
【基金项目】
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公安部技术研究项目（2019JSYJC20）； 中国人民公安大学2021年度基科费重点项目（2021JKF219）；
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指纹在法庭科学中具有重要作用,但其遗留时间的判定一直是难以攻克的挑战。本文提出一种基于茚二酮显现法,借助决策树算法的指纹遗留时间判定模型。配制不同浓度的8种氨基酸纯品溶液,并采集10名志愿者指纹,获得遗留时间分别为0、3、7、14、21、30 d的样本。依据样本与茚二酮显现后经绿色波段激光照射,橙黄色滤光器观察下的荧光强度等特征值,构建决策树模型,遗留时间识别准确率达到81%,横向比较支持向量机和多层感知机模型的准确率,确定决策树模型为最优模型。以真实指纹大于等于14 d的数据作为测试集检验该模型,准确率达67%。该方法为指纹遗留时间的判定提供了一定思路。
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