基于偏最小二乘法的血迹陈旧度高光谱预测研究

摘要：

血迹是现场勘查中常见的生物检材,血迹陈旧度与案发时间有着必然的联系.使用高光谱成像仪,以BaSO4白板作为漫反射标准参照板,每间隔1 h采集12个血迹样本在0～10 h共计132份高光谱数据.基于标准正态变换预处理光谱数据,随机选取预处理后的8个血迹样本用作训练集,4个样本用作测试集.分别以全波段和特征波段构建基于偏最小二乘法(PLS)的血迹陈旧度预测模型,同时与以主成分回归(PCR)、支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)算法构建的模型结果进行比较.结果表明,以偏最小二乘法构建的预测模型,训练集决定系数(R2c)=0.996,平均绝对误差(MAEc)=0.002,测试集决定系数(R2p)=0.962,平均绝对误差MAEp=0.010,具有最高的预测精度和稳定性.

关键词：光谱学、高光谱成像技术、血迹陈旧度、偏最小二乘回归

所属期刊栏目：51

分类号：TQ016;O433.4(一般性问题)

资助基金：中央高校基本科研业务费;上海市现场物证重点实验室开放课题

在线出版日期：2022-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：273-276,285