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基于表面增强拉曼光谱的毒品鉴别方法
被引量：
5
1
作者
杨志超
蔡竞
+1 位作者
张辉
石璐
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1168-1172,共5页
毒品的快速检测在抑制毒品的传播,打击毒品犯罪方面有着举足轻重的作用。表面增强拉曼光谱(SERS)技术具有指纹识别、检测速度快、样品用量少、无损伤等众多优点而受到了关注,其特点特别适合于公安机关现场快速检测执法。本文利用金纳米...
毒品的快速检测在抑制毒品的传播,打击毒品犯罪方面有着举足轻重的作用。表面增强拉曼光谱(SERS)技术具有指纹识别、检测速度快、样品用量少、无损伤等众多优点而受到了关注,其特点特别适合于公安机关现场快速检测执法。本文利用金纳米粒子溶胶作为增强试剂对拉曼光谱进行增强,制作1μg·mL^(-1)的苯丙胺、氯胺酮、芬太尼、海洛因、可卡因和甲基苯丙胺六种溶液,毒品溶液、增强试剂、 NaCl溶液的体积比为20∶6∶5混合,取30μL混合溶液滴在载玻片表面,在空气中自然挥干后待检。每类毒品溶液各制作5个样本,每个样本随机采集10个点的拉曼光谱数据。6种毒品溶液拉曼光谱数据共300组,随机选择60组拉曼数据作为训练集,利用训练集数据对模型进行训练。其余240组数据作为测试集,测试模型的分类效果。经过预实验比较,实验选择波长为785 nm激光作为激发光源,采用50×物镜,激光强度为3.0 mW,曝光时间为0.2 s,扫描次数为1 000次,选取400~1 700 cm^(-1)波段测试研究。采用Savitzky-Golay方法对拉曼数据进行平滑降噪,采用airPLS方法进行基线校正,完成数据的0-1归一化。利用主成分分析法、方差筛选法、遗传选择算法、互信息法对数据降维处理,通过支持向量机、随机森林、人工神经网络和最近邻四种算法分别进行建模训练,并利用测试集数据测试模型分类效果,重复10遍取平均准确率。结果表明,拉曼光谱数据经过PCA降维后,选取5个主成分,各分类器准确率都在95%以上。另外三种波段选择方法中,遗传选择算法结合SVM分类器准确率较高,遗传选择算法筛选出的5个拉曼波段的组合,分类准率已达到95%以上,25个拉曼波段组合时,准确率达到99%。遗传选择算法作为波段选择算法,不仅可以降低拉曼光谱采集数据的维度,而且可解释性更强,有更重要的意义,为毒品的快速检测技术提供参考。
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关键词
表面增强拉曼
毒品
分类模型
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职称材料
基于波段选择的拉曼光谱血痕鉴别
被引量：
1
2
作者
杨志超
石璐
+1 位作者
蔡竞
张辉
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期3137-3141,共5页
血痕的种属鉴别在刑事技术和检验检疫等领域有重要的实践意义,拉曼光谱技术为血痕种属鉴别提供了思路。实验采集人血及猪、鸡、鸭、牛、鼠5种动物的血样并获取其拉曼光谱,采用Savitzky-Golay方法平滑降噪,airPLS方法进行基线校正,选取10...
血痕的种属鉴别在刑事技术和检验检疫等领域有重要的实践意义,拉曼光谱技术为血痕种属鉴别提供了思路。实验采集人血及猪、鸡、鸭、牛、鼠5种动物的血样并获取其拉曼光谱,采用Savitzky-Golay方法平滑降噪,airPLS方法进行基线校正,选取100~1700 cm-1波段进行实验。训练集有600组数据,测试集有300组拉曼光谱数据。第一部分实验对比了PLS-DA,LDA,PCA+LDA,SVM和PCA+SVM等方法,测试集准确率分别为84.0%,49.3%,78%,83.0%和85.7%,验证了降维算法结合SVM分类器的有效性。第二部分采用互信息算法、遗传算法和等间隔组合三种波段选择算法,结合SVM分类器做对比实验,结果显示互信息结合SVM算法的分类准确率最优,在选择波段数为50时,测试集准确率达到86.0%。在波段选择数为300时,三种波段选择算法结合SVM分类器的准确率都达到93%左右,大幅高于传统分类方法。实验结果表明,采用波段选择算法进行光谱降维,可以有效的提高算法的准确率和鲁棒性,同时使拉曼光谱种属鉴定的可解释性更强。波段选择算法确定了血痕鉴别的关键波段位置,对设计用于执法的便携式拉曼系统也有重要意义。
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关键词
血痕
拉曼光谱
分类模型
波段选择
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职称材料
题名
基于表面增强拉曼光谱的毒品鉴别方法
被引量：
5
1
作者
杨志超
蔡竞
张辉
石璐
机构
浙江
警察学院刑事科学
技术
系
毒品防控技术浙江省重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1168-1172,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0807400)
浙江警察学院项目(2020XJY015)资助。
文摘
毒品的快速检测在抑制毒品的传播,打击毒品犯罪方面有着举足轻重的作用。表面增强拉曼光谱(SERS)技术具有指纹识别、检测速度快、样品用量少、无损伤等众多优点而受到了关注,其特点特别适合于公安机关现场快速检测执法。本文利用金纳米粒子溶胶作为增强试剂对拉曼光谱进行增强,制作1μg·mL^(-1)的苯丙胺、氯胺酮、芬太尼、海洛因、可卡因和甲基苯丙胺六种溶液,毒品溶液、增强试剂、 NaCl溶液的体积比为20∶6∶5混合,取30μL混合溶液滴在载玻片表面,在空气中自然挥干后待检。每类毒品溶液各制作5个样本,每个样本随机采集10个点的拉曼光谱数据。6种毒品溶液拉曼光谱数据共300组,随机选择60组拉曼数据作为训练集,利用训练集数据对模型进行训练。其余240组数据作为测试集,测试模型的分类效果。经过预实验比较,实验选择波长为785 nm激光作为激发光源,采用50×物镜,激光强度为3.0 mW,曝光时间为0.2 s,扫描次数为1 000次,选取400~1 700 cm^(-1)波段测试研究。采用Savitzky-Golay方法对拉曼数据进行平滑降噪,采用airPLS方法进行基线校正,完成数据的0-1归一化。利用主成分分析法、方差筛选法、遗传选择算法、互信息法对数据降维处理,通过支持向量机、随机森林、人工神经网络和最近邻四种算法分别进行建模训练,并利用测试集数据测试模型分类效果,重复10遍取平均准确率。结果表明,拉曼光谱数据经过PCA降维后,选取5个主成分,各分类器准确率都在95%以上。另外三种波段选择方法中,遗传选择算法结合SVM分类器准确率较高,遗传选择算法筛选出的5个拉曼波段的组合,分类准率已达到95%以上,25个拉曼波段组合时,准确率达到99%。遗传选择算法作为波段选择算法,不仅可以降低拉曼光谱采集数据的维度,而且可解释性更强,有更重要的意义,为毒品的快速检测技术提供参考。
关键词
表面增强拉曼
毒品
分类模型
Keywords
SERS
Drug classification
Classification model
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于波段选择的拉曼光谱血痕鉴别
被引量：
1
2
作者
杨志超
石璐
蔡竞
张辉
机构
浙江
警察学院
毒品防控技术浙江省重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期3137-3141,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0807401)
浙江省教育厅科研项目(Y201737880)
浙江警察学院项目(2020XJY015)资助。
文摘
血痕的种属鉴别在刑事技术和检验检疫等领域有重要的实践意义,拉曼光谱技术为血痕种属鉴别提供了思路。实验采集人血及猪、鸡、鸭、牛、鼠5种动物的血样并获取其拉曼光谱,采用Savitzky-Golay方法平滑降噪,airPLS方法进行基线校正,选取100~1700 cm-1波段进行实验。训练集有600组数据,测试集有300组拉曼光谱数据。第一部分实验对比了PLS-DA,LDA,PCA+LDA,SVM和PCA+SVM等方法,测试集准确率分别为84.0%,49.3%,78%,83.0%和85.7%,验证了降维算法结合SVM分类器的有效性。第二部分采用互信息算法、遗传算法和等间隔组合三种波段选择算法,结合SVM分类器做对比实验,结果显示互信息结合SVM算法的分类准确率最优,在选择波段数为50时,测试集准确率达到86.0%。在波段选择数为300时,三种波段选择算法结合SVM分类器的准确率都达到93%左右,大幅高于传统分类方法。实验结果表明,采用波段选择算法进行光谱降维,可以有效的提高算法的准确率和鲁棒性,同时使拉曼光谱种属鉴定的可解释性更强。波段选择算法确定了血痕鉴别的关键波段位置,对设计用于执法的便携式拉曼系统也有重要意义。
关键词
血痕
拉曼光谱
分类模型
波段选择
Keywords
Blood stain
Raman spectrum
Classification model
Band selection
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于表面增强拉曼光谱的毒品鉴别方法
杨志超
蔡竞
张辉
石璐
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于波段选择的拉曼光谱血痕鉴别
杨志超
石璐
蔡竞
张辉
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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