作者：孙家政1, 王存苏1, 蒋鹏2, 姜红1,3, 常豪1, 段斌4, 刘峰4
作者单位：1. 中国人民公安大学侦查学院，北京 100038;
2. 广西警察学院，广西 南宁530028;
3. 甘肃警察职业学院刑事侦查系，甘肃 兰州 730046;
4. 南京简智仪器设备有限公司，北京 100020
关键词：差分拉曼光谱;香水;相关性分析;主成分分析;径向基神经网络
摘要：
为建立一种快速检验香水样品的方法，利用serds portable base型差分拉曼光谱仪对26个香水样品进行无损检测分析。首先，根据1044 cm–1，1274 cm–1，1454 cm–1三处差分拉曼光谱特征峰差异可将样品归为4个类别，利用pearson系数进行相关性分析验证分类的准确性。最后，通过主成分分析（pca）对差分拉曼光谱数据进行降维，并根据提取出的前三个主成分构建径向基函数 (rbf)神经网络，选取80.8%的样本用于训练，19.2%的样本用于测试集，分类准确率达100%。结果表明，pca-rbf模型结合可以为香水物证鉴别研究提供依据，该方法无损检材且准确度高。
study on the classification of perfume samples by differential raman spectroscopy
sun jiazheng1, wang cunsu1, jiang peng2, jiang hong1,3, chang hao1, duan bin4, liu feng4
1. college of investigation, people’s public security university of china, beijing 100038, china;
2. guangxi police college, nanning 530028, china;
3. criminal investigation department, gansu police vocational college, lanzhou 730046, china;
4. nanjing jianzhi instruments and equipment co., ltd., beijing 100020, china
abstract: in order to establish a rapid method for testing perfume samples, 26 perfume samples were analyzed by serds portable base differential raman spectrometer.firstly, the samples can be classified into four categories according to the differences of differential raman spectra at 1044 cm–1, 1274 cm–1 and 1454 cm–1. pearson coefficient is used for correlation analysis to verify the accuracy of classification. finally, the dimension of the differential raman spectrum data is reduced by principal component analysis (pca), and the radial basis function (rbf) neural network is constructed according to the extracted first three principal components. 80.8% of the samples are selected for training and 19.2% of the samples are used for the test set, and the classification accuracy reaches 100%. the results showed that the combination of pca-rbf model could provide evidence for the identification of perfume physical evidence.the method was non-destructive and accurate.
keywords: differential raman spectroscopy;perfume;correlation analysis;principal component analysis;radial basis function neural network
2023, 49(4):68-72 收稿日期: 2021-10-19;收到修改稿日期: 2021-12-29
基金项目: 中国人民公安大学2021年度基科费重点项目(2021jkf212)
作者简介: 孙家政(1998-),男,河南商丘市人,硕士研究生,专业方向为刑事科学技术
参考文献
[1] 姚林江, 王林, 陈玲, 等. 全二维气相色谱-飞行时间质谱法分析香水中的化学成分[j]. 日用化学工业, 2014, 44(3): 174-177 179
[2] 漆爱明, 李彦君, 谭杰. gc-ms法同时测定化妆品中19种香料含量[j]. 生物化工, 2021, 7(2): 5-10 26
[3] 孙丽, 刘蔷, 孟庆顺, 等. 高效液相色谱法测定香水中邻苯二甲酸二乙酯含量的不确定度评定[j]. 湖北农业科学, 2021, 60(s1): 319-322
[4] 周红武. 便携式拉曼光谱仪中荧光抑制方法的研究[d]. 苏州: 苏州大学, 2013.
[5] 付钧泽, 姜红, 刘峰, 等. 差分拉曼光谱结合系统聚类检验香烟水松纸[j]. 化学研究与应用, 2020, 32(11): 1973-1978
[6] 姜红, 朱晓晗, 何歆沂, 等. 差分拉曼光谱法对塑料瓶的鉴别分析[j]. 中国测试, 2020, 46(8): 76-79 100
[7] 孙家政, 姜红, 段斌, 等. 差分拉曼光谱结合多元统计学对ic卡的分类研究[j]. 塑料工业, 2021, 49(4): 102-106
[8] 王晓莉, 石刚, 杨晴雯, 等. 基于pearson系数的计算机科学与技术专业课程体系相关性研究[j]. 无线互联科技, 2019, 16(21): 114-115
[9] 肖勇, 赵云, 涂治东, 等. 基于改进的皮尔逊相关系数的低压配电网拓扑结构校验方法[j]. 电力系统保护与控制, 2019, 47(11): 37-43
[10] 刘健, 刘银坤. 基于pearson系数对气象因子与污染物的相关性研究[j]. 华北科技学院学报, 2019, 16(4): 93-97
[11] 陈宇翔. 基于 40-nm cmos 工艺毫米波锁相环关键模块研究与设计 [d]. 南京: 东南大学, 2019.
[12] 马枭, 姜红, 杨佳琦, 等. 拉曼光谱法检验塑料打包带(绳)的研究[j]. 上海塑料, 2018(4): 29-35
[13] 王丹, 姜红. 便携式x射线荧光光谱仪检验无碳复写纸的研究[j]. 中华纸业, 2019, 40(24): 34-38
[14] 何欣龙, 王继芬, 刘文浩, 等. 拉曼光谱结合聚类分析法区分检验塑钢窗[j]. 化学研究与应用, 2017, 29(9): 1387-1392
[15] 刘冰清, 王强, 甘霖, 等. 基于电气系统聚类的汽车线束连接正确性快速仿真分析方法[j]. 汽车电器, 2021(8): 42-45
[16] afaifia m, djiar k a, bich-ngoc n. an energy consumption model for the algerian residential building's stock, based on a triangular approach: geographic information system (gis), regression analysis and hierarchical cluster analysis[j]. sustainable cities and society, 2021(74): 5728
[17] yin s z , shi q , wang y d , et al. analysis of software security level based on system clustering and correlation[j]. journal of physics: conference series, 2021, 1848(1): 012133
[18] 孙家政, 陆润洲, 姜红, 等. xrf结合化学计量学对牛皮纸物证的研究[j]. 中国测试,2022,48(5):77-82.
[19] 付钧泽, 姜红. 扫描电镜/能谱法结合多元统计学无损检验烟用接装纸的研究[j]. 中国造纸, 2021, 40(4): 38-45
[20] 刘辉. 基于rbf人工神经网络的变电站无功补偿装置自动化控制方法[j]. 工业仪表与自动化装置, 2021(6): 34-38
