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题名基于改进支持向量机的药品包装纸盒快速鉴别研究
被引量：2
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作者
孙家政
刘津彤
张岚泽
姜红
曾文远
段斌
刘峰
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机构
中国人民公安大学侦查学院
中国人民公安大学.食品药品与环境犯罪研究中心
南京简智仪器设备有限公司
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2022年第9期131-137,共7页
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基金
中国人民公安大学高水平非在编机构建设项目(2021FZB212)
南京简智仪器设备有限公司技术合作项目(20191218)。
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文摘
目的为实现在司法鉴定中对药品包装纸盒类检材的简单快速无损检验。方法利用X射线荧光光谱法,以Rh做阳极靶,在电压为50 kV、电流为30μA、功率为1.5 kW的条件下,对40组不同产地、不同厂家的药品包装纸盒样本进行检验。依据药品包装纸盒的化学元素组成对样本设置标签,建立蒙特卡洛算法(Monte Carlo Algorithm,MC)优化下的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类模型,对惩罚因子进行仿真寻优,同时结合分治算法实现折半查找,使迭代过程具有自我学习能力,最终基于K-fold交叉验证,得到兼具拟合性和衍生性的惩罚因子组。结果计算机模拟结果表明,当3组支持向量机惩罚因子设置为933、280、732时,MC-SVM模型可实现对100%的训练集的拟合以及90%的预测集的分类,Hinge Loss函数最低损失值为0.0938。结论此方法可为药品包装纸盒类物证的检验以及支持向量机的参数优化提供新思路。
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关键词
药品包装纸盒
X射线荧光光谱法
支持向量机
蒙特卡洛算法
折半查找
Hinge
Loss函数
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Keywords
drug packing box
X-ray fluorescence spectrometry
support vector machine
Monte Carlo
half search
Hinge Loss function
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分类号
TB489
[一般工业技术—包装工程]
O657.34
[理学—分析化学]
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