物流邮寄渠道走私毒品的光谱信息模型比较与优化

摘要：

为了对现场大量缴获毒品进行快速检测,实现无损准确定性分析,实验对神经兴奋剂、神经抑制剂和致幻剂三类毒品共166份样本的红外光谱数据进行采集,利用径向基函数神经网络与支持向量机构建不同数据分类模型,并对比基于不同核函数的支持向量机模型对分析准确率的影响.结果表明,在三类毒品样本识别与分类过程中,基于Polynomial核函数的支持向量机分类模型分类效果优于其他模型,样本训练集的分类准确率达到96.5％.该模型在对同一类型中不同种类毒品样本的识别与分类过程中,神经兴奋剂类中各种类毒品样本训练集的分类准确率达到96.4％.本研究实现了不同类型及同一类型不同种类毒品快速准确的定性分析,为这类走私管制类药物案件的准确定性及刻画犯罪嫌疑人相关行为特征提供了一定的技术支持.

关键词：光谱分析、神经兴奋剂、神经抑制剂、致幻剂、径向基函数、支持向量机

所属期刊栏目：34

分类号：O654(分析化学)

在线出版日期：2022-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1517-1525