可见光谱与遗传算法优化血迹年龄预测：GA-iPLS方法的法医学应用

本文研究了基于可见反射光谱和遗传区间偏最小二乘法（GA-iPLS）的血迹年龄预测方法，这对于法医学具有重要意义。传统的血迹年龄鉴定往往依赖于复杂的化学分析，而本文则探讨了利用光学手段进行快速、非破坏性检测的可能性。 在研究中，作者采用可见反射光谱技术作为主要的物理信号源，这种技术可以通过测量血迹对不同波长光线的反射特性来获取相关信息。光谱学在这里扮演了关键角色，因为它能够揭示血迹成分的细微变化，这些变化随时间推移会反映出血迹形成后的老化过程。 遗传算法与偏最小二乘法（PLS）的结合是本文的核心创新。遗传算法用于优化光谱区间的选择，这是一种高效的数据挖掘方法，可以筛选出对年龄预测最为关键的光谱特征。相比全光谱的PLS模型，通过遗传区间优化的GA-iPLS模型展现出更强的预测性能，因为它能更精确地识别并剔除冗余或不相关的光谱信息。 实验结果显示，当分别针对2.00~48.00小时和48.00~1080.00小时这两个时间段的血迹样本，GA-iPLS模型在相关系数（Rp）、预测标准误差（RMSEP）以及剩余预测偏差（RPD）等方面表现优异，显示出很高的预测精度。尤其是对于较长的时间范围，如48.00~1080.00小时，GA-iPLS模型的预测误差仍然保持在较低水平，这证明了该方法在长时间跨度内也能保持稳定且准确的预测能力。 进一步的实验还发现，两个不同的GA-iPLS模型可以组合使用，以覆盖更广泛的年龄范围，从而实现对整个2.00~1080.00小时时间段的精确预测，这在实际法医学应用中具有显著的优势，因为它简化了复杂的年龄判定流程，并提高了工作效率。 可见反射光谱技术与遗传区间偏最小二乘法的结合提供了一种潜在的、高精度的血迹年龄预测方法，为法医学领域的证据分析提供了强有力的支持工具。未来的研究可能关注如何进一步提升模型的通用性和鲁棒性，以适应更多复杂环境下的血迹分析。