机器学习结合X射线荧光光谱的电缆线护套快速鉴别

摘要：

电缆线护套是爆炸案件现场的最常见物证之一,亦是绑架、盗窃、杀人、强奸等其他犯罪现场的常见物证.为了建立一种快速有效鉴别电缆护套种类的方法,利用X射线荧光光谱法对40个电缆线护套样品进行了检验.本文针对爆炸等各类犯罪现场可能遗留的电缆线护套进行检验分析,通过K均值聚类对样品进行初步聚类区分,可将样品分为5类.在此基础上构建多层感知器和Fisher判别分析分类模型.结果表明,多层感知器分类模型训练集和测试集的准确率均为100％,Fisher判别分析留一交叉验证的准确率为90％.从分类准确度可以看出,X射线荧光光谱与机器学习方法相结合可以有效地对电缆线护套进行快速、准确地分类,从而对以爆炸案件为典型代表的各类涉及电缆线的犯罪案件提供高效的溯源支撑.

关键词：爆炸现场、电缆线护套、X射线荧光光谱、机器学习

所属期刊栏目：42

分类号：O657.34(分析化学)

资助基金：中央高校基本科研业务费项目;公安部技术研究计划项目

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：146-155