不同来路海洛因近红外光谱的支持向量机模式识别  

Supporting vector machine pattern recognition to NIR spectra of heroin drugs from the different sources

作　　者：曹槐[1] 路帆[2] 李虹[2] 练荣业 赵文嵩[2] 李丽莎[2] 赵郁荣 杨红梅[2] 冯宇[1] 

机构地区：[1]云南大学现代生物学研究中心,云南昆明650091 [2]云南省公安厅物证鉴定中心,云南昆明650021

出　　处：《计算机与应用化学》2009年第3期287-291,共5页Computers and Applied Chemistry

基　　金：云南省科技攻关计划2001GG34项目资助.

摘　　要：应用支持向量分类方法,将云南省9个地区缴获的1148个海洛因样品,用近红外漫反射光谱在4 000 cm^(-1)～10 000 cm^(-1)范围内吸收系数数据集合,构建判别毒品来路的分类器。光谱数据选取了指纹波数区段5 990 cm^(-1)～7 500 cm^(-1),以及最大和较大吸收系数的41个波数的光谱数据。针对一对一算法的五分类问题,采用两种分类法C-SVC和v-SVC, 4种核函数,分别以默认参数和优化参数,得训练集模型有效率和检验集的预报总精度。比较各种模型后,确定了152个指纹区波数,线性核函数的L-152 C-SVC作为分类器模型。该模型对已知分类的5个地区随机选取的训练集样本,在10-交叉检验下的有效率是90.74%,对不包含训练集的其余全部已知样品,其预报总精度是88.71%。5地区分类统计计算的敏感性、特异性、相关系数的评价都较好。最后,又试用该分类器于未知地毒品的来路辨认。与报道的模式识别比较,工作没有止于训练集给出模型,检验集判断预报效果的已知样品,又走出了重要一步,即识别训练集和检验集之外的未知样品。Applying a support vector classification method,the classifiers of differentiating sources were established to a data set made using the near infrared diffuse reflectance spectra in the wave number range of 4 000 cm^(-1)～10 000 cm^(-1) of the 1148 heroin drugs from the nine regions of Yunnan.The selected spectra involved the characteristic wave numbers,5 990 cm^(-1)～7500 cm^(-1),and the other 41 wave numbers that possess the most and the more absorbance.For a five classification with one-against-one strateg...

关 键 词：支持向量分类机 核函数 近红外漫反射光谱 海洛因毒源判别 

分 类 号：D919[医药卫生—法医学]