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不法分子通常会在毒品中掺杂其他物质增大毒品质量以获取高额利润，给社会带来恶劣影响。为了实现掺杂毒品快速准确的定性定量分析，同时探究不同建模方法、不同波段光谱以及数据是否降维等因素对模型分类结果的影响，实验借助衰减全反射-傅里叶变换红外光谱仪采集了咖啡因、葡萄糖、扑热息痛、非那西汀和淀粉五种添加成分与不同质量分数盐酸甲基苯丙胺混合后的红外光谱数据共计135份，经数据预处理后进行分类模型的构建。实验结果表明，特征变量与原始变量相比能达到更高的分类识别率；多层感知器和径向基函数可用于五种添加物的分类识别，但不适用于区分不同质量分数的甲基苯丙胺样品；对光谱指纹区数据使用因子分析降维结合BDA构建分类模型，在16维和33维矩阵上能够分别实现五种添加物和不同质量分数甲基苯丙胺样品的完全区分，准确率可达100%。该研究实现了甲基苯丙胺与五种添加成分的快速准确的定性定量分析，为毒品来源的推断提供了科学的数据支撑，也为基层民警处理此类案件提供了理论支撑和方法参考。

侯伟, 王继芬, 何欣龙. 甲基苯丙胺及其常见添加剂混合物光谱模式分类[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(03): 3.  复制并引用该论文