田陆川，姜红,，陈坦之，高永照，李春雷，屈音璇，刘峰

差分拉曼光谱结合XRF对塑料药瓶的多元分类研究

田陆川1a，姜红1a,1b，陈坦之1a，高永照1a，李春雷1b，屈音璇1a，刘峰2

（1.中国人民公安大学 a.侦查学院 b.食品药品与环境犯罪研究中心，北京 100038；2.南京简智仪器设备有限公司，南京 210049）

构建一种药瓶的分类及预测模型。利用差分拉曼光谱和X射线荧光光谱对54个不同品牌和产地的塑料药瓶进行分析检验。得到了54个样品的差分拉曼谱图及Cl、Ca、Ti、Fe、Zn等元素的含量。利用主成分分析对差分拉曼光谱数据进行降维，再利用系统聚类将降维后的数据分为8类，并以此为依据建立判别分析模型，最终判别模型经交叉验证可知准确率达到90.7%，多层感知器的分类准确率为100%，分类效果较好。差分拉曼光谱可以根据谱图中的特征峰推断样品的分子结构，并且可以根据峰位对样品进行分类，并建立分析模型，X射线荧光光谱可以通过各元素的种类和含量的不同对样品进行区分，实现组内的细化。差分拉曼光谱和X射线荧光光谱可以分别从有机和无机的角度对药瓶进行分类，在分析上可以优势互补，可为公安机关实际办案探索出一种新的光谱联用角度和方法。

差分拉曼光谱；X射线荧光光谱；药瓶；多层感知器神经网络；Fisher判别分析；系统聚类；主成分分析

在日常生活中，药瓶较为常见，一些不法商家会在药瓶中添加违禁品，这会对人体造成较大损害。在案件现场，通过系统分析药瓶物证可推断出犯罪嫌疑人的患病情况、流窜途径、经济状况等重要的个人信息，为警方对嫌疑人进行画像、缩小侦察范围提供帮助。……