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        基于spss數(shù)據(jù)處理的PE手套檢測分析

        2020-07-24 10:59:58朱曉晗張愚若姜紅宋陶穎
        遼寧化工 2020年7期
        關(guān)鍵詞:光譜法物證降維

        朱曉晗, 張愚若, 姜紅,宋陶穎

        基于spss數(shù)據(jù)處理的PE手套檢測分析

        朱曉晗, 張愚若, 姜紅*,宋陶穎

        (中國人民公安大學(xué), 北京 100038)

        塑料作為法庭科學(xué)中常見的物證之一,其檢驗具有研究的必要性。塑料類物證中一次性塑料手套可作為犯罪工具使用。一次性塑料手套的主要材質(zhì)為聚乙烯,常見填料為碳酸鈣、二氧化硅等。利用拉曼光譜結(jié)合數(shù)據(jù)降維處理的分析方法,實現(xiàn)對不同品牌不同來源的塑料手套快速無損鑒別。將數(shù)據(jù)處理方法和光譜學(xué)分析方法相結(jié)合,實現(xiàn)對光譜數(shù)據(jù)的多維度分析,保留有效數(shù)據(jù),指定提取4個因子,為犯罪現(xiàn)場檢驗此類物證、追蹤犯罪人員提供參考和借鑒。

        因子分析;降維;拉曼光譜法;PE手套

        犯罪人為了不在犯罪現(xiàn)場遺留指紋等線索有時會佩戴一次性塑料手套,但由于一次性塑料手套表面往往看不出其來源品牌等原因,檢測往往就需要輔助一些設(shè)備。拉曼光譜法以其快速、無損、準確的檢驗特點可對此類物證實現(xiàn)較好檢驗[1-4]。但拉曼數(shù)據(jù)較多,在進行數(shù)據(jù)處理時往往存在較多變量。此時,進行數(shù)據(jù)降維就顯得十分必要。而主成分分析法能夠提取較少因子的情況下保留大部分數(shù)據(jù),適用于對塑料手套拉曼光譜數(shù)據(jù)的處理。本文將數(shù)據(jù)處理方法與光譜分析方法相結(jié)合,以期對犯罪現(xiàn)場此類物證的檢驗提供參考。

        1 實驗部分

        1.1 實驗條件

        RT2000便攜式拉曼光譜儀(北京鑒知技術(shù)有限公司)。

        表1 實驗參數(shù)

        1.2 實驗樣品

        實驗樣品為不同品牌、不同來源的一次性塑料手套56個(樣品表略)。

        1.3 對一次性塑料手套樣品拉曼光譜數(shù)據(jù)實現(xiàn)降維處理

        使用spss軟件對于樣品的全波段光譜數(shù)據(jù)實現(xiàn)主成分分析,對包含大部分信息的因子進行提取,并進行進一步分析。

        2 結(jié)果與討論

        2.1 一次性手套樣品的分類

        由于不同生產(chǎn)廠家為了滿足產(chǎn)品低成本、高質(zhì)量的要求,在生產(chǎn)過程中會添加二氧化硅和碳酸鈣填料,根據(jù)這兩種填料進行區(qū)分,可以將樣本分為四類。

        第Ⅰ類樣品(二氧化硅)編號包括:2#、27#、28#、29#、30#、31#、32#、33#、34#、35#、36#、37#、38#、39#、40#、41#、42#、43#、44#、45#、46#、47#、49#、50#、51#、52#、53#、54#、55#、56#;第Ⅱ類樣品(碳酸鈣)編號包括4#、6#、15#、16#、25#;第Ⅲ類樣品(二氧化硅+碳酸鈣)編號包括3#、17#、22#、23#、45#、47#、48#;第Ⅳ類樣品編號包括1#、5#、7#、8#、9#、10#、11#、12#、13#、14#、18#、19#、20#、21#、24#、26#[5]。

        圖1 所有樣本譜圖

        2.2 數(shù)據(jù)降維分析

        主成分分析法降維所提取變量見表2。

        表2 主成分分析法降維所提取變量

        續(xù)(表2)

        將光譜數(shù)據(jù)的2 000個變量降維成了4個變量(見表2),數(shù)據(jù)信息涵蓋量達到99.387%,提取效果較好。因此,指定提取4個因子[6-9]。

        表3 總方差解釋

        為了研究樣本數(shù)據(jù)之間的距離遠近關(guān)系,以指定提取的4個因子為變量進行系統(tǒng)聚類。不同的并類距離,聚成的組數(shù)不同(見表3),效果較好[10-11]。

        表3 系統(tǒng)聚類分析結(jié)果

        3 結(jié)語

        本實驗為拉曼數(shù)據(jù)的降維分析的可行性提供了依據(jù),對56個不同品牌不同來源的一次性塑料手套進行拉曼光譜分析,根據(jù)填料進行分類。使用因子分析中的主成分分析方法,指定提取4個因子,累計貢獻率達到99.387%,包含大量原始變量信息,效果較好。光譜法和降維方法的結(jié)合,為一次性塑料手套物證的檢驗提供依據(jù)。

        [1]姜紅. 刑事案件現(xiàn)場上微量塑料的檢驗及應(yīng)用[J]. 中國人民公安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2005 (03): 37-39.

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        [3]張愚若, 姜紅, 劉奎江, 等. 食品塑料包裝袋的拉曼光譜分析[J].上海塑料, 2020 (01): 30-34.

        [4]何欣龍, 王繼芬, 劉文浩, 等. 拉曼光譜結(jié)合聚類分析法區(qū)分檢驗塑鋼窗[J]. 化學(xué)研究與應(yīng)用, 2017, 29 (09): 1387-1392.

        [5]朱曉晗, 姜紅, 崔傲松, 等. 拉曼光譜法檢驗一次性塑料手套的研究[J]. 上海塑料, 2019 (01): 40-45.

        [6] 薛薇. 基于SPSS的數(shù)據(jù)分析[M]. 北京: 中國人民大學(xué)出版社,2017: 288-341.

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        [10]姜紅, 鞠晨陽, 務(wù)瑞杰, 等. 聚類分析法的塑料飲料瓶光譜分析[J].紅外與激光工程, 2018, 47 (8): 358-363.

        [11]朱曉晗, 姜紅. 拉曼光譜法結(jié)合X射線熒光光譜法檢驗一次性塑料鞋套的研究[J]. 化學(xué)研究與應(yīng)用, 2019, 31 (11): 1927-1930.

        Detection and Analysis of PE Gloves Based on SPSS Data Processing

        ZHU Xiao-han, ZHANG Yu-ruo, JIANG Hong, SONG Tao-ying

        (People's Public Security University of China, Beijing 100038, China)

        Plastic is one of common evidences in forensic science. It is necessary to test the plastic evidences. Disposable plastic gloves in plastic evidence can be used as crime tools. The main material of disposable plastic gloves is polyethylene, and common fillers are calcium carbonate, silica, etc. By using the analysis method of Raman spectrum and data dimension reduction processing, the plastic gloves of different brands and different sources can be identified quickly and nondestructively. By combining the data processing method and the spectroscopy analysis method, the multi-dimensional analysis of the spectral data can be realized, the effective data is retained, and four factors are specified to be extracted, which can provide reference to test such physical evidence and track the criminals in the crime scene.

        Factor analysis; Dimensionality reduction; Raman spectroscopy; PE gloves

        2020-06-04

        朱曉晗(1999-),女,安徽省宿州市人,研究方向:刑事科學(xué)技術(shù)。

        姜紅(1963-),女,碩士生導(dǎo)師,教授,研究方向:微量物證檢驗。

        TQ O657.37

        A

        1004-0935(2020)07-0765-03

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