公共安全视域下精神药物光谱学无损分类

摘要：

该文对苯二氮类和吩噻嗪类镇静安眠药样品的红外光谱数据进行采集,构建了不同数据分类模型并对比了不同波段光谱数据集对其分析准确率的影响.结果表明,借助贝叶斯判别分析的基于全波段数据集的二阶导数模型分类效果优于其他单一模型,对于苯二氮类和吩噻嗪类两个不同类型精神药物的总体分类准确率达92.7％.借助贝叶斯判别分析的基于全波段和指纹区融合数据集的二阶导数融合模型分类效果最佳,对苯二氮类和吩噻嗪类两个不同类型精神药物的总体分类准确率达到100％;对苯二氮类和吩噻嗪类中不同种类精神药物的总体分类准确率则分别达到96.7％和100％.该研究实现了不同类型及同一类型不同种类镇静安眠药的快速准确定性分析,为此类管制类药物走私案件的准确定性提供了一定的技术支持.

关键词：光谱融合;公共安全;精神药物;贝叶斯判别分析;多层感知器

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分类号：O657.3;B845.4(分析化学)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2021JKF208

在线出版日期：2022-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：276-282