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    基于多層感知器-Fisher判別分析的車用保險(xiǎn)杠紅外光譜鑒別

    2019-11-15 07:10:40何欣龍王繼芬李青山何亞姜曉佳李超彭山珊
    中國測(cè)試 2019年5期
    關(guān)鍵詞:紅外光譜鑒別

    何欣龍 王繼芬 李青山 何亞 姜曉佳 李超 彭山珊

    摘要:利用光譜檢測(cè)和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)不同種類汽車保險(xiǎn)杠碎片的快速無損檢測(cè)和精確識(shí)別與分類具有重要的意義,采集8個(gè)品牌共計(jì)38個(gè)汽車保險(xiǎn)杠碎片的紅外譜圖,預(yù)處理采用自動(dòng)基線校正、峰面積歸一化、多元散射校正和Savitzky-Golay平滑,通過小波閾值進(jìn)行去噪處理,借助主成分分析(PCA)提取特征變量,建立基于多層感知器(MLP)的Fisher判別分析(FDA)分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:數(shù)據(jù)在20維矩陣上特征提取最好,包含的信息量足夠大,MLP模型對(duì)樣本種類的識(shí)別準(zhǔn)確率為74.70%,在20維特征數(shù)據(jù)上構(gòu)建FDA模型,求得Z,和Zz判別函數(shù)式以及各樣本分布散點(diǎn)圖,其中35個(gè)樣本實(shí)現(xiàn)了正確的區(qū)分和歸類,分類準(zhǔn)確率為92.1%,相比較單一MLP模型,MLP-FDA區(qū)分能力更強(qiáng)、精度更高。綜上,將紅外光譜技術(shù)與MLP-FDA模型結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車用保險(xiǎn)杠碎片的快速無損鑒別,且模型檢測(cè)精度高,方法具有普適性和借鑒意義。

    關(guān)鍵詞:車用保險(xiǎn)杠碎片;紅外光譜;多層感知器;Fisher判別分析;鑒別

    中圖分類號(hào):0433.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1674-5124(2019)05-0074-05

    收稿日期:2018-11-21;收到修改稿日期:2018-12-25

    基金項(xiàng)目:中國人民公安大學(xué)2019年度基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)重點(diǎn)項(xiàng)目(2019JKF223);中國人民公安大學(xué)2019年拔尖人才培養(yǎng)專

    項(xiàng)資助碩士研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(2019ssky003)

    作者簡(jiǎn)介:何欣龍(1994-),男,甘肅天水市人,碩士研究生,專業(yè)方向?yàn)樾淌录夹g(shù)。

    通信作者:王繼芬(1964-),女,北京市人,教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事微量物證與毒物毒品分析方面的研究。

    0 引言

    汽車保險(xiǎn)杠碎片是交通事故現(xiàn)場(chǎng)常見的微量物證,在諸多交通肇事案件中,通過對(duì)保險(xiǎn)杠碎片進(jìn)行比對(duì)檢驗(yàn),可為確定或排除有關(guān)車輛的事故責(zé)任提供依據(jù)。因此,在法庭科學(xué)理化檢驗(yàn)中,利用光譜檢測(cè)和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)不同種類汽車保險(xiǎn)杠碎片的快速無損檢測(cè)和精確識(shí)別與分類具有重要的意義。

    汽車保險(xiǎn)杠[1]主要成分有聚碳酸酯(PC)、聚對(duì)苯二甲酸丁二醇酯(PBT)和聚烯烴類熱塑性彈性體(TPO)等。其中聚碳酸酯分子式為(C15H16O2·CH2O3x,分子量為290.313,質(zhì)量輕,強(qiáng)度高,具有高抗沖性和優(yōu)良的尺寸穩(wěn)定性[2];聚對(duì)苯二甲酸丁二醇酯分子式為(C12H12O4x,分子量為220.2213,分子結(jié)構(gòu)對(duì)稱,具有高度結(jié)晶性、高熔點(diǎn)、高機(jī)械強(qiáng)度和耐化學(xué)試劑性[3];聚烯烴類熱塑性彈性體具有良好熱塑性,耐壓縮變形和耐磨耗等較差[4]。針對(duì)汽車保險(xiǎn)杠的研究目前主要涉及其安全性能和材料研發(fā),缺乏在司法鑒定領(lǐng)域?qū)ζ浞N屬歸類的研究,面對(duì)交通肇事案件中嫌疑車輛的認(rèn)定和識(shí)別,車輛保險(xiǎn)杠碎片的快速無損檢測(cè)和精確識(shí)別與分類顯得尤為重要。

    紅外光譜分析技術(shù)作為物證鑒定領(lǐng)域有力的工具之一,其特征性高,應(yīng)用范圍廣,分析速度快,用樣量少且不破壞樣品[5-6]。將紅外光譜技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合,建立具有高準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能力的數(shù)學(xué)模型,開展對(duì)物證的精確識(shí)別與分類是當(dāng)下司法鑒定工作者研究的重點(diǎn)方向。王菊香[7]等借助紅外光譜與偏最小二乘法測(cè)定了航空潤滑油中磷酸三甲酚酯,模型的相關(guān)系數(shù)為0.997,校正偏差為0.021,具有良好的預(yù)測(cè)能力。劉猛[8]等借助紅外光譜和化學(xué)計(jì)量法對(duì)激光打印文件使用的墨粉種類展開了研究,實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)模型分類效果可以達(dá)到100%,可以實(shí)現(xiàn)激光打印墨粉的快速種類鑒別。Cyril Muehlethaler[9]等使用多元統(tǒng)計(jì)方法和紅外光譜法對(duì)3種顏色的74個(gè)噴涂油漆進(jìn)行了鑒別和分類,發(fā)現(xiàn)紅外光譜可以有效區(qū)分樣本,借助軟獨(dú)立建模實(shí)現(xiàn)了95%的分類正確率,這為噴漆案件中相關(guān)物證的鑒別提供了一種研究思路。

    汽車保險(xiǎn)杠碎片是高分子混合物,不同品牌和型號(hào)的碎片在組分和配比上會(huì)存在差異,它是多個(gè)維度方向上的差異,同時(shí)樣本數(shù)量較多時(shí),借助譜圖直接分析不僅主觀誤差較大而且耗時(shí)耗力,此外成分的混雜使得譜圖之間交叉混淆現(xiàn)象較多,無法直接實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品合理地區(qū)分?;诖?,本實(shí)驗(yàn)借助衰減全反射傅里葉變換紅外光譜儀獲取汽車保險(xiǎn)杠紅外光譜,同時(shí)以光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),借助化學(xué)計(jì)量學(xué)分析,建立基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Fisher判別分析(MLP-FDA)的分類模型,以期為紅外光譜法對(duì)汽車保險(xiǎn)杠進(jìn)行快速無損鑒別提供參考。

    1 實(shí)驗(yàn)

    1.1 儀器及樣本

    采樣時(shí),以“經(jīng)濟(jì)、科學(xué)和可用”為原則,經(jīng)濟(jì):選擇日常使用的乘用車車體,從整體中采集部分做分析鑒定;科學(xué):選擇保險(xiǎn)杠的前段、左右兩側(cè)共計(jì)3處位置切取樣本,每處選擇3塊位置,避免任意抽取一部分做分析所帶來的誤差;可用:獲取樣本實(shí)施操作簡(jiǎn)便。

    采用Nicolet 5700型傅里葉變換紅外光譜儀和衰減全反射附件(Thermo Fisher Scientific公司),光譜數(shù)據(jù)處理軟件OPUS德國Bruker公司),AIR樣品槽為金剛石晶體,探測(cè)器為氖化三甘氨酸硫酸酯(DTGS,Thenno Fisher Scientific公司),分束器為KBr(Thermo Fisher Scientific公司),掃描次數(shù)為32次分辨率為4cm-1,光譜采集范圍為4000~350cm-1,每個(gè)樣本采集3次光譜曲線,進(jìn)行重復(fù)性檢驗(yàn),而后取均值作為實(shí)驗(yàn)樣本光譜數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)溫度為(28±1)℃,相對(duì)濕度為52%。

    從汽車制造廠家收集的奧迪(Audi)、??怂梗‵ocus)、驪威(LIVINA)、雪鐵龍(Citroen)、雪佛蘭(Chevrolet)、奇瑞(Chery)、福特(Ford)和豐田(TOYOTA)8個(gè)品牌,共計(jì)38種汽車保險(xiǎn)杠碎片,見表1。

    1.2 實(shí)驗(yàn)方法

    獲取樣本紅外光譜數(shù)據(jù),實(shí)際獲得的光譜數(shù)據(jù)含有大量的冗余信息和噪聲,會(huì)加大模型的計(jì)算復(fù)雜度,因此降低精確度,削弱噪聲區(qū)間和干擾區(qū)間的權(quán)重尤為重要。對(duì)采集到的紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對(duì)性的篩選,可以使檢測(cè)、分析、識(shí)別過程更加準(zhǔn)確、迅速[10]。針對(duì)全波段光譜數(shù)據(jù),本實(shí)驗(yàn)選擇自動(dòng)基線校正、峰面積歸一化和多元散射校正操作,采用Savitzky-Golay算法平滑譜圖,光譜波數(shù)首尾部分400~350cm-1和4000~3000cm-1噪聲較大,將以上部分剔除,剩余部分采取小波閾值去噪的方法進(jìn)行處理,將光譜曲線分解層數(shù)設(shè)定為4層,閾值處理方法選定軟閾值,閾值估計(jì)方法設(shè)定為啟發(fā)式閾值選擇法,對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理,并進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)[11]。選擇Z標(biāo)準(zhǔn)化方法,消除光譜數(shù)據(jù)量綱不一致影響,借助主成分分析(PCA)提取特征變量,建立以基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)分析結(jié)果的Fisher判別(FDA)分類模型。

    1.3 實(shí)驗(yàn)建模

    多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)及平方可積函數(shù),而且可以精確實(shí)現(xiàn)任意的有限訓(xùn)練樣本集,包括輸入層、隱藏層(一個(gè)或一個(gè)以上)和輸出層,其中輸入層是將特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),隱藏層即將輸入映射到輸出,常用 sigmoid函數(shù)或者tank函數(shù),輸出層即輸出模型分類結(jié)果,可以理解為是一個(gè)多類別的邏輯回歸,即softmax函數(shù),一個(gè)完整的表達(dá)式為:

    Y=F2[Wmj·F1(Wjn·X)](1)式中:X——輸入向量X=(x1,…,xk,…,xn);

    Y——輸出向量Y=(y1,…,yk,…,ym);

    Wjk——輸入層第k個(gè)神經(jīng)元與隱藏層第j個(gè)

    神經(jīng)元之間的連接權(quán);

    Wij——隱藏層第J個(gè)神經(jīng)元與輸出層第i個(gè)

    神經(jīng)元之間的連接權(quán);

    F1——隱藏層的激活函數(shù);

    F2——輸出層的激活函數(shù)[12]。

    Fisher判別是一種較為有效的分類方法,其主要思想是將多維數(shù)據(jù)投影到某個(gè)方向上,將類與類之間盡可能分開,類內(nèi)盡可能聚合,然后選擇合適的判別規(guī)則對(duì)未知樣品進(jìn)行分類判別[13-14]。Fisher判別函數(shù)一般可以表示為:

    f(x)=CjTx,j=1,2,…,m(2)式中:CjTx——判別函數(shù)系數(shù)矩陣;

    f(x)——判別函數(shù);

    x——判別指標(biāo)值;

    j=1時(shí),f——第1判別函數(shù),依次類推[15]。

    2 結(jié)果與討論

    表2為PCA方差貢獻(xiàn)率摘要,特征根大于1,說明該主成分的解釋力度比引入一個(gè)原變量的解釋力度大,反之則小。方差貢獻(xiàn)率一般大于85%才能較好解釋原始基本信息。前5個(gè)主成分累積方差貢獻(xiàn)率為96.142%,表明光譜中存在著嚴(yán)重的共線性現(xiàn)象,其解釋變量之間存在精確相關(guān)關(guān)系或者高度相關(guān)關(guān)系,會(huì)使后期的分類模型預(yù)測(cè)失真或者不準(zhǔn)確,本實(shí)驗(yàn)選用PCA降低維度,通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,對(duì)矩陣中包含的變異信息進(jìn)行抽取和分離。

    借助主成分分析,選擇降維后的5維、10維、15維、20維、25維和30維特征數(shù)據(jù),應(yīng)用多層感知器(MLP)構(gòu)建分類模型,對(duì)8種品牌的汽車保險(xiǎn)杠碎片展開識(shí)別工作,求得不同維度下分類模型的識(shí)別準(zhǔn)確率(見表3)。

    由表3可知,PCA降維提取的20維特征數(shù)據(jù)結(jié)合MLP識(shí)別準(zhǔn)確率最高,為74.7%,5維特征數(shù)據(jù)結(jié)合MLP識(shí)別準(zhǔn)確率最低,為21.10%,主要原因可能是原始數(shù)據(jù)經(jīng)PCA方法降維后,數(shù)據(jù)在20維矩陣上特征提取較好,包含的信息量足夠大,在5維、10維和15維矩陣上包含的信息量較少,特征信息損失較多,無法準(zhǔn)確解釋保險(xiǎn)杠碎片包含的主要信息,而在25維和30維矩陣上信息的無關(guān)特征和冗余特征較多,這增加了訓(xùn)練過程的時(shí)間,影響了模型的性能,降低了分類精度。綜上,選擇20維特征數(shù)據(jù),借助Fisher判別分析,構(gòu)建分類模型,通過計(jì)算得到了判別函數(shù)摘要,前7維特征數(shù)據(jù)的函數(shù)系數(shù)見表4。

    由表4可知,實(shí)驗(yàn)建立了2個(gè)判別函數(shù),1維特征上函數(shù)Z1和Z2的系數(shù)為0.218和0.713,2維特征上函數(shù)Z1和Z2的系數(shù)為0.665和0.669,兩個(gè)判別函數(shù)分別是:Z1=0.218X1+0.665X2-0.281X3-1.094X4+0.394X5-0.188X6+0.288X7+0.851X8+1.439X9+0.792X10-0.193X11-0.540X12+0.469X13+0.792X14-0.759X15-0.93X16+0.354X17+0.568X18-1.336X19-0.404X20,Z2=0.713X1+0.669X2+0.591X3-0.18X4-0.543X5+0.686X6+0.015X7+0.282X8-0.158X9-0.454X10-1.17X11-0.537X12-0.347X13+0.095X14+0.713X15+0.818X16+0.458X17-0.098X18-0.322X19-0.236X20,以函數(shù)Z1和Z2為判別軸,建立在判別函數(shù)上的各品牌保險(xiǎn)杠碎片分布圖(見圖1)和分類模型摘要(見表5)。

    圖1可以直觀看出8類樣本的分布情況,各品牌車型保險(xiǎn)杠碎片之間有著較為明顯的區(qū)分,類別1是奧迪車型的保險(xiǎn)杠碎片,其分布較為集中,收斂程度較大,類別2是??怂管囆偷谋kU(xiǎn)杠碎片,其分布較為分散,且有一個(gè)樣本(三廂125自動(dòng)超能風(fēng)尚型)被分在了類別3,分析原因可能是類別2樣本數(shù)較少,模型對(duì)其區(qū)分能力較低,類別3是驪威車型的保險(xiǎn)杠碎片,類別4是東風(fēng)標(biāo)致車型的保險(xiǎn)杠碎片,其與類別2樣本之間的區(qū)分程度較低,類別5是雪佛蘭車型的保險(xiǎn)杠碎片,類別6是奇瑞車型的保險(xiǎn)杠碎片,類別7是福特車型的保險(xiǎn)杠碎片,類別8是漢蘭達(dá)車型的保險(xiǎn)杠碎片,其分布較為集中。在圖1中,第1類樣本重心坐標(biāo)為(1.664,-0.838),第2類樣本重心坐標(biāo)為(-0.247,1.379),第3類樣本重心坐標(biāo)為(-3.047,2.962),第4類樣本重心坐標(biāo)為(-0.368,1.066),第5類樣本重心坐標(biāo)為(-4.095,-2.585),第6類樣本重心坐標(biāo)為(7.293,3.434),第7類樣本重心坐標(biāo)為(6.456,-4.554),第8類樣本重心坐標(biāo)為(-1.446,-2.781),當(dāng)需解決未知樣本的歸屬問題時(shí),借助判別函數(shù)Z1和Z2可計(jì)算出未知樣本的具體坐標(biāo),再計(jì)算出與各類別重心的距離,便可得知其歸屬于哪一類別。

    表5可知,本分類模型準(zhǔn)確率為92.10%,誤判率為7.90%,有3個(gè)樣本(即??怂谷龓?25自動(dòng)超能風(fēng)尚型、Q72010款技術(shù)型和東風(fēng)標(biāo)致3082012款MT優(yōu)尚型)分類錯(cuò)誤,分析原因可能是??怂购蜄|風(fēng)標(biāo)致樣本數(shù)太少,模型對(duì)兩者的區(qū)分能力較弱,針對(duì)奧迪Q72010款技術(shù)型,借助譜圖展開解析以確定其所屬類別(見圖2)。

    圖2中,紅色曲線為福克斯車型的保險(xiǎn)杠碎片,綠色曲線為奧迪Q72010款技術(shù)型車的保險(xiǎn)杠碎片,橙色曲線為奧迪車型的保險(xiǎn)杠碎片,3個(gè)車型前保險(xiǎn)杠紅外譜圖在一定波段有相似處,但同一類型吸收峰在強(qiáng)度和位置甚至形狀上都有明顯的差異,已知本實(shí)驗(yàn)是在控制外因基本相同的條件下進(jìn)行的,由此而產(chǎn)生的紅外譜圖之間的差距,可以成為用來推斷3者在物質(zhì)的種類和含量上差異的依據(jù)。

    在2949cm-1到2849cm-1之間,樣本均有3個(gè)尖峰,均存在C-H的對(duì)稱伸縮和不對(duì)稱伸縮振動(dòng),其中,??怂箻颖竞蛫W迪Q7樣本在2949cm-1到2849cm-1等幾處的C-H的對(duì)稱伸縮和不對(duì)稱伸縮振動(dòng)強(qiáng)度明顯大于奧迪樣本,且在福克斯樣本中1454cm-1、1369cm-1兩處強(qiáng)度略高的吸收峰為甲基及亞甲基吸收峰,并結(jié)合前文分析很可能是其含有相同的聚合物。

    綜上,38個(gè)車用塑鋼窗樣本分類情況見表6。

    3 結(jié)束語

    本實(shí)驗(yàn)對(duì)8種品牌保險(xiǎn)杠碎片的紅外譜圖做預(yù)處理,結(jié)合模式識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)保險(xiǎn)杠碎片種類快速準(zhǔn)確地識(shí)別,避免了傳統(tǒng)鑒定方法中主觀判斷的干擾和低效率的情況。通過預(yù)處理降低譜圖中干擾區(qū)間和噪聲信息的影響,選擇PCA降低光譜中嚴(yán)重的共線性現(xiàn)象,同時(shí)獲取樣本的各維特征數(shù)據(jù),借助分類算法構(gòu)建MLP-FDA分類模型,以此實(shí)現(xiàn)區(qū)分鑒別的目的。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),模型準(zhǔn)確率為92.10%,識(shí)別能力高,分類結(jié)果理想,相比較單一MLP模型,MLP-FDA區(qū)分能力更強(qiáng)、精度更高。在后續(xù)的研究中,會(huì)在增加樣本數(shù)量的基礎(chǔ)之上,嘗試結(jié)合其他儀器分析技術(shù),如電感耦合等離子體發(fā)射光譜[16]等,深究各品牌樣本的化學(xué)信息,以樣本的主要成分為主、輔助添加劑為輔做檢驗(yàn)區(qū)分,構(gòu)建更為高效準(zhǔn)確的分類模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)各品牌之下樣本的進(jìn)一步細(xì)分和歸屬,力求達(dá)到模式識(shí)別目的,從而為保險(xiǎn)杠碎片在內(nèi)的其他微量物證實(shí)現(xiàn)高效低成本的準(zhǔn)確鑒別提供技術(shù)支持。

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    (編輯:徐柳)

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