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根據《中華人民共和國刑法》第357條、《中華人民共和國禁毒法》第2條的規(guī)定：毒品是指鴉片、海洛因、冰毒、嗎啡、大麻、可卡因以及國家規(guī)定管制的其它能夠使人形成癮癖的麻醉藥品和精神藥品。毒品的危害一直令人談之色變，如冰毒，原名甲基苯丙胺，是一種新型毒品，毒性非常強。多采用靜脈注射的方式來捕捉快感?？旄羞^后，取而代之的是一種嚴重抑郁、疲勞和激怒，這是一種痛苦的體驗。冰毒具有上癮性。痛苦與“快感”的強烈欲望，導致強迫性的促使患者再次吸食冰毒。冰毒的危害極其嚴重，大量吸食可以導致直接猝死，長期吸食會導致精神疾病等。
毒品檢測對打擊毒品犯罪、開展禁毒戒毒工作具有重要意義。試劑盒或試紙等快檢手段和相色譜法、色質聯(lián)用法等實驗室方法是目前毒品檢測的主要方法。采用試劑盒或試紙方法時, 針對不同的毒品需要選擇不同的試劑或試紙, 對于未知毒品往往需要逐個去嘗試;而相色譜法、色質聯(lián)用法等方法難以用于現場快速檢測。由于分子非彈性散射產生的拉曼光譜具有指紋特性, 表面拉曼光譜檢測具有檢測快捷、特異性高等特點, 因此它很快成為快速準確檢驗毒品的新式武器, 可以對大多種毒品直接進行檢測。
而毒品檢測的另一重點在于對吸毒人員數據的準確識別。支持向量機是一種建立在統(tǒng)計學理論上的廣義線性分類器，通過引入結構風險最小化原理和最優(yōu)化原理在樣本數據空間內尋找最優(yōu)超平面。對線性可分問題，SVM模型通過尋求最優(yōu)超平面實現分類，對于在線性空間中不可分的樣本集，可以通過將低維數據空間投影到高維特征空間實現經驗風險和置信范圍的最小化，進而實現對樣本集的分類。同時，由于其小樣本學習具有較強的泛化能力，在面對不均勻樣本和小容量樣本時能有效避免分類效果的弱化。
通常用于分類的核函數可以分為高斯核函數、多項式核函數、S行核函數、線性核函數等算法。對于SVM而言，核函數參量的選擇會極大影響分類器的分類效果，但部分驗證集的分類效果對核函數參數不明顯，分類結果一樣可達到預期效果?；赗BF核函數、多項式核函數、線性核函數的SVM模型能夠準確實現對海洛因混合樣品的分類，展現了SVM模型基于統(tǒng)計分析理論的小樣本計算優(yōu)勢。
通過支持向量機對吸毒人員毛發(fā)、血液、尿液中的SERS數據進行分析，可達到快速準確的識別效果，使得表面增強拉曼光譜技術在毒品檢測中得到更廣泛的應用。同時，方便執(zhí)法人員在現場檢測中的使用。
文章來源：中國知網
文章鏈接：基于支持向量機的毒品檢測識別
文字報道：王景霞
文章編輯：袁偉
