X射线荧光光谱结合多元统计学检验纸张灰烬

为了实现对案件现场残留的纸张灰烬样品快速、准确地检验与认定,采用X射线荧光光谱法(XRF)结合多元统计学的系统聚类和主成分分析法测定32个不同来源、不同用途的纸张灰烬,进行了理论分析和实验验证。结果表明,根据样品所含元素种类和含量的不同,可以准确地将样本进行区分;同时,将32个样本分为五大类,两种分析方法所得到的分类结果基本一致,其中主成分PC_(2)的累计方差贡献率高达99.86%。该研究方法不破坏检材、重现性好,所得结果科学理想,为微量物证检验提供了一定的理论依据。

基于支持向量机算法的X射线荧光光谱纸张灰烬识别研究

为了分析纸张灰烬的主要成分并判别纸张种类,实验将30种品牌的纸张制备成纸张灰烬,用X射线荧光光谱仪测量其主要成分,基于测量数据训练支持向量机(SVM)分类器,最终实现了纸张种类和品牌来源的判别。实验精确测量90组纸张灰烬的主要成分数据,按比例随机生成训练集和测试集;在MATLAB实验平台上,利用交互式检验法确定径向基核函数的最佳参数c、g,建立了支持向量机分类模型;研究了训练集测试集比例与测试准确率的关系,当训练集测试集比例为17∶1时,模型测试准确率可达100%;最后,用Pearson相关系数分析造成模型误判的原因。研究表明,支持向量机分类模型能有效实现样品分类,可用于测试纸张灰烬的种类和品牌来源,有益于法庭科学中相关问题的解决并且为公安民警在犯罪现场收集物证提供帮助。