Ближняя инфракрасная спектроскопия в судебно-экспертных исследованиях древесины
https://doi.org/10.29235/1818-9857-2024-11-65-70
Аннотация
Статья посвящена актуальным вопросам повышения эффективности судебно-экспертных исследований древесины за счет применения инновационных технологий. Оценены возможности использования спектроскопии в ближней инфракрасной области для установления (подтверждения) видовой принадлежности древесины, рассмотрены основные хемометрические алгоритмы создания классификационных моделей в случае многообъектной и бинарной систематизации. Показано, что важным условием для правильной интерпретации спектральных данных является наличие постоянно обновляемой базы эталонных (референтных) БИК-спектров.
Об авторе
А. Хох
Научно-практический центр Государственного комитета судебных экспертиз Республики Беларусь
Беларусь
Беларусь
Анна Хох, завлабораторией исследования материалов, веществ и изделий научного отдела технических, криминалистических и специальных исследований
Список литературы
1. Khokh A. Using molecular near infrared spectroscopyin investigation of offences connected with illegal forestry activity / A. Khokh, V. Zvyagintsev // Legea şi Viaţa. 2019. Vol. 328, №4. P. 8–10.
2. De Oliveira R.R. Experimental design, near-infrared spectroscopy, and multivariate calibration: an advanced project in a chemometrics course / R.R. de Oliveira, L.S. das Neves, K.M. G. de Lima // Journal of chemical education. 2012. Vol. 89, №12. P. 1566–1571.
3. Tharwat A. Linear discriminant analysis: A detailed tutorial / A. Tharwat [et al.] // AI communications. 2017. Vol. 30, №2. P. 169–190.
4. Sauzier G. Chemometrics in forensic science: approaches and applications / G.Sauzier, W. van Bronswijk, S.W. Lewis // Analyst. 2021. V. 146, №8. P. 2415–2448.
5. Bystrzanowska M. Chemometrics for selection, prediction, and classification of sustainable solutions for green chemistry –A review / M. Bystrzanowska, M. Tobiszewski // Symmetry. 2020. Vol. 12, №12. P. 2055.
6. Labrín C., Urdinez F. Principal component analysis // R for Political Data Science. – Chapman and Hall / CRC, 2020. P. 375–393.
7. Ochoa-Muñoz, A.F. Missing data in multiple correspondence analysis under the available data principle of the NIPALS algorithm / A.F. Ochoa-Muñoz, V.M. González-Rojas, C.E. Pardo // Dyna. 2019. Vol. 86, №211. P. 249–257.
8. Ballabio D. Classification tools in chemistry. Part 1: linear models. PLS-DA / D. Ballabio, V. Consonni // Analytical methods. 2013. Vol. 5, №16. P. 3790–3798.
Рецензия
Для цитирования:
Хох А. Ближняя инфракрасная спектроскопия в судебно-экспертных исследованиях древесины. Наука и инновации. 2024;(11):65-70. https://doi.org/10.29235/1818-9857-2024-11-65-70
For citation:
Khokh A. Near-infrared spectroscopy used in forensic wood research. Science and Innovations. 2024;(11):65-70. (In Russ.) https://doi.org/10.29235/1818-9857-2024-11-65-70
Просмотров: 69
Послать статью по эл. почте 