文章摘要:暴力伤害性案件中，案发时间和受害人死亡时间的准确推断对于案件的快速侦破具有十分重要的意义。血迹作为现场勘查中常见的生物检材，血迹陈旧度与案发时间有着必然的联系。使用高光谱成像仪，以BaSO₄白板作为漫反射标准参照板，每间隔1h采集12个血迹样本在0-10h共计 132份高光谱数据。基于标准正态变换预处理光谱数据，随机选取预处理后的8个血迹样本用作训练集，4个样本用作测试集。分别以全波段和特征波段构建基于偏最小二乘法（PLS）的血迹陈旧度预测模型，同时与以主成分回归（PCR）、支持向量机回归（SVR）、最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）算法构建的模型结果进行比较。结果表明以偏最小二乘法构建的预测模型，训练集决定系数R_c²=0.996，平均绝对误差MAE_c=0.002，测试集决定系数R_p²=0.962，平均绝对误差MAE_p²=0.010，相比于其他模型，该方法具有最高的预测精度和稳定性。实验结果表明偏最小二乘法结合高光谱成像技术对血迹陈旧度的预测可为刑事技术人员快速确定案发时间和被害人死亡时间提供依据。

文章关键词:光谱学,高光谱成像技术,血迹陈旧度,偏最小二乘回归,

项目基金:中央高校基本科研业务费（2021JKF103）,

论文作者:孙威¹ 刘怀策¹ 刘金坤¹ 刘玉海² 李浩³ 蔡能斌⁴ 陈蕊丽¹ 

作者单位:1. 中国人民公安大学侦查学院 2. 广东省深圳市中达瑞和科技有限公司 3. 河南省郑州市公安局刑事科学技术研究所 4. 上海市现场物证重点实验室 

论文DOI: 10.16581/j.cnki.issn1671-3206.20210908.001

论文分类号: O213;O657.3;D918

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