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题名快递寄递渠道的减肥药物光谱模式识别方法比较
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作者
张傲林
王继芬
刘松
石学军
徐晓杰
周娣
张震
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机构
中国人民公安大学侦查学院
北京市海关缉私局司法鉴定中心
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第4期441-448,共8页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2021JKF208)。
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文摘
通过寄递渠道传播的含有非法添加成分的减肥药物是公安机关侦办食药环犯罪的重点打击对象。为快速鉴别此类药物,本研究采用分子光谱分析技术,对含艾司唑仑、西地那非、西布曲明、氟硝西泮、唑吡坦等5种精神管制类药物成分的“减肥药”进行检验,获取了145组光谱数据。采用主成分分析提取主成分因子对数据降维。基于所提取的20维数据,建立FDA模型、KNN模型、SVM模型并进行对比。在模型1中构建3个Fisher判别函数对5类样品进行判别,准确度达到100%;在模型2中K值的变化会影响分类器精度,通过对K值的调整能够快速对5类样品进行分类,准确率达到100%;在模型3中选用RBF核函数,分别对比唑吡坦与其他4类减肥药物分类效果,准确率均达到100%。通过实验中的数据集对唑吡坦不同品牌的样本进行识别和对实际案件进行分析,对公安机关侦办此类案件具有一定参考。
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关键词
光谱学
减肥药物
精神管制类药物
寄递
分子光谱
机器学习
模式识别
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Keywords
spectroscopy
slimming drug
psychotropic substance
mail and delivery
molecular spectroscopy
machine learning
pattern recognition
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分类号
D918.9
[政治法律—法学]
O657.33
[理学—分析化学]
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