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基于支持向量机的毒品检测识别
发布日期:2022-06-17   浏览次数:70

        根据《中华人民共和国刑法》第357条、《中华人民共和国禁毒法》第2条的规定:毒品是指鸦片、海洛因、冰毒、吗啡、大麻、可卡因以及国家规定管制的其它能够使人形成瘾癖的麻醉药品和精神药品。毒品的危害一直令人谈之色变,如冰毒,原名甲基苯丙胺,是一种新型毒品,毒性非常强。多采用静脉注射的方式来捕捉快感。快感过后,取而代之的是一种严重抑郁、疲劳和激怒,这是一种痛苦的体验。冰毒具有上瘾性。痛苦与“快感”的强烈欲望,导致强迫性的促使患者再次吸食冰毒。冰毒的危害极其严重,大量吸食可以导致直接猝死,长期吸食会导致精神疾病等。

毒品检测对打击毒品犯罪、开展禁毒戒毒工作具有重要意义。试剂盒或试纸等快检手段和相色谱法、色质联用法等实验室方法是目前毒品检测的主要方法。采用试剂盒或试纸方法时, 针对不同的毒品需要选择不同的试剂或试纸, 对于未知毒品往往需要逐个去尝试;而相色谱法、色质联用法等方法难以用于现场快速检测。由于分子非弹性散射产生的拉曼光谱具有指纹特性, 表面拉曼光谱检测具有检测快捷、特异性高等特点, 因此它很快成为快速准确检验毒品的新式武器, 可以对大多种毒品直接进行检测。

而毒品检测的另一重点在于对吸毒人员数据的准确识别。支持向量机是一种建立在统计学理论上的广义线性分类器,通过引入结构风险最小化原理和最优化原理在样本数据空间内寻找最优超平面。对线性可分问题,SVM模型通过寻求最优超平面实现分类,对于在线性空间中不可分的样本集,可以通过将低维数据空间投影到高维特征空间实现经验风险和置信范围的最小化,进而实现对样本集的分类。同时,由于其小样本学习具有较强的泛化能力,在面对不均匀样本和小容量样本时能有效避免分类效果的弱化。

通常用于分类的核函数可以分为高斯核函数、多项式核函数、S行核函数、线性核函数等算法。对于SVM而言,核函数参量的选择会极大影响分类器的分类效果,但部分验证集的分类效果对核函数参数不明显,分类结果一样可达到预期效果。基于RBF核函数、多项式核函数、线性核函数的SVM模型能够准确实现对海洛因混合样品的分类,展现了SVM模型基于统计分析理论的小样本计算优势。

通过支持向量机对吸毒人员毛发、血液、尿液中的SERS数据进行分析,可达到快速准确的识别效果,使得表面增强拉曼光谱技术在毒品检测中得到更广泛的应用。同时,方便执法人员在现场检测中的使用。

文章来源:中国知网

文章链接:基于支持向量机的毒品检测识别

文字报道:王景霞

文章编辑:袁伟