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基于多元分析的快遞塑料包裝袋樣本光譜鑒別

時間:2021年08月09日 分類:電子論文 次數:

摘要:為建立一種區分現場快遞塑料包裝袋物證的分類模型,利用X射線熒光光譜儀對39個不同顏色、不同公司的快遞塑料包裝袋樣本進行檢驗。根據外表面顏色不同將39個樣本初步分為3類;根據射線熒光光譜儀測定的樣本無機元素含量利用系統聚類進行進一步分組;通過

  摘要:為建立一種區分現場快遞塑料包裝袋物證的分類模型,利用X射線熒光光譜儀對39個不同顏色、不同公司的快遞塑料包裝袋樣本進行檢驗。根據外表面顏色不同將39個樣本初步分為3類;根據射線熒光光譜儀測定的樣本無機元素含量利用系統聚類進行進一步分組;通過判別分析構建分類模型,模型對已知樣本歸類準確率達100%。通過多元線性回歸分析對分類結果進行檢驗,分類結果與判別分析結果一致。將2個未知樣本代入模型進行驗證,模型實現了100%的正確歸類。

  關鍵詞:X射線熒光光譜;快遞塑料包裝袋;系統聚類;判別分析

快遞塑料包裝

  引言隨著快遞包裝袋的廣泛使用,在爆炸、盜竊、搶劫、兇殺等各類刑事案件現場中經常可以提取到快遞塑料包裝袋物證。偵查人員可以根據快遞包裝袋物證上的文字信息判斷其來源,但犯罪分子為掩飾個人信息往往會破壞表面文字,有時無法獲取有效信息。

  而通過對快遞塑料包裝袋的理化檢驗有可能推斷其來源、產地,為偵查提供方向。快遞塑料包裝袋的原料一般為聚氯乙烯(PVC)或聚乙烯(PE),但不同產地、不同種類的包裝袋所用的添加劑往往會有所不同,這為檢驗鑒別提供了前提條件[1]。市面上常見的幾種快遞包裝袋中,白色包裝袋通常使用PE新料,灰、黑色包裝袋所用原料則多為回料。

  目前檢驗塑料物證的方法主要有紅外光譜法[2-3]、射線熒光光譜法[4-5]、掃描電鏡/能譜法[6]、拉曼光譜法[7]等。其中,射線熒光光譜法可以實現對樣本的快速、無損鑒別,被廣泛應用于各領域[8-10]。通過射線熒光光譜法檢驗快遞塑料包裝袋樣本,同時結合系統聚類和Fisher判別對數據進行分析,可以建立塑料包裝袋的分類模型,實現對現場未知快遞塑料包裝袋的高效鑒別歸類。

  1實驗

  1.1實驗儀器及條件

  MET8000能量色散型熒光光譜儀(英國牛津公司)。

  1.2實驗樣本外表面為白、黑、灰三種顏色的快遞塑料包裝袋樣本共39個。其中外表面為黑色的快遞塑料包裝袋樣本10個,灰色快遞塑料包裝袋樣本16個,白色快遞塑料包裝袋樣本13個。

  1.3實驗方法

  將39個快遞塑料包裝袋樣本分別編號后裁剪為1.0cm×1.0cm的正方形,用酒精棉簽擦拭后晾干。用射線熒光光譜儀在上述條件下分別對樣本進行檢測,每個樣本測3次,取平均值并記錄。

  1.4實驗分析系統聚類又稱層次聚類,是聚類分析方法中使用最廣泛的一種[11-12]。其基本思想是將變量按照距離遠近聚類,距離近的變量先聚成類,距離遠的變量后聚成類,依次進行,直到每個變量都歸入合適的類中[13]。系統聚類分析的前提是計算和確定類間距離。

  2結果與討論

  2.1系統聚類結果分析

  通過觀察可將快遞塑料包裝袋樣本初步分為3大類,第類外表面顏色為黑色,第II類外表面顏色為灰色,第III類外表面顏色為白色。以射線熒光光譜法測定的無機元素成分為變量,運用spss軟件分別對3類樣本進行系統聚類。以第III類樣本為例,選擇聚類方法為組間連接法,測量區間為平方歐式距離。

  2.2判別分析模型建立

  根據系統聚類分組結果,利用Fisher判別分析算法構建分類模型。以第III類3組樣本為例,以組別作為分組變量,樣本所含五種主要元素為自變量構建函數,獲得了2個判別函數。其中函數特征值為99.567,其顯著性為0.001,遠小于0.01,說明其有較強的區分性,可作為分組判別的主要依據。為實現分類結果的可視化表達,以函數、為判別軸建立聯合分布圖,將第III類13個樣本帶入函數獲得橫縱坐標。

  2.3未知樣本檢驗

  為檢驗判別分析模型對現場未知樣本的歸類能力,隨機提取外表顏色為白色的韻達快遞塑料包裝袋樣本與京東快遞塑料包裝袋樣本,分別編號為40#、41#。根據樣本顏色將其歸為第III類,代入2.2所得判別函數獲得樣本坐標。

  分別計算40#樣本與35#、29#樣本,41#樣本與31#、32#樣本的平方歐式距離,結果表明40#樣本與35#樣本最為接近,41#樣本與31#樣本最為接近。查詢樣本信息表可知,35#樣本為韻達快遞塑料包裝袋,31#樣本為京東快遞塑料包裝袋,與模擬檢驗樣本的公司來源一致。實驗結果表明,所構建的判別分析模型可以實現對未知來源樣本的正確歸類。

  化學論文范例: 生物光電化學電池復合系統光電驅動生物轉化

  3結論

  本實驗利用射線熒光光譜法對39個不同快遞塑料包裝袋樣本進行了快速無損檢驗,根據樣本外表面顏色將39個樣本初步分為3類。利用系統聚類算法將3類樣本進一步分為了9組,各組分樣本間元素含量存在明顯區別,有較高的區分度。根據分組結果,結合Fisher判別分析構建了快遞塑料包裝袋的分類模型,可以實現對未知樣本的準確歸類,其歸類準確率達100%。對于現場所提取的未知快遞塑料包裝袋物證,該方法可以進行快速判別分析,對物證進一步溯源,為偵查破案提供線索。

  參考文獻:

  [1]朱曉晗,姜紅,王丹.基于化學計量學對黑色塑料袋的光譜檢測[J].化工技術與開發,2020,49(08):5052+34.

  [2]李建.塑料水杯的傅立葉紅外光譜(ATR)法鑒別[J].合成材料老化與應用,2021,50(02):4647.

  [3]田靜,王曉娟,齊文良,等.基于近紅外光譜分析技術的食品包裝塑料的定性分析[J].分析測試學報,2020,39(11):14161420.

  [4]張磊.X射線熒光光譜法測定食品包裝用塑料多種重金屬元素含量[J].中國檢驗檢測,2021,29(02):3739+51.

  [5]姜紅,林凡琦,滿吉.X射線熒光光譜結合聚類分析檢驗快遞塑料包裝袋[J/OL].包裝工程:112.http://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1094.TB.20210521.1014.004.html.

  作者:姜紅,林凡琦,孫家政,呂航

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