微量血迹检测

论文题目：微量血迹检测建模姓名：张雅博学院：电子信息与自动化学院姓名：刘树栋学院：电子信息与自动化学院姓名：王小辉学院：电子信息与自动化学院摘要：犯罪现场血迹形态分析是一门新兴的学科，是现场重建的重要技术内容之一，

也是认定犯罪嫌疑人的重要手段。通过对犯罪现场或者是潜在的犯罪现场遗留的血

迹形态特征进行分析，进而可以推断出血类型及位置，判断作案的经过以及流血之后相关受害人、嫌疑人的运动状况，从而验证证人、有关受害人的证词是否正确，验证犯罪嫌疑人的口供是否属实。传统的血迹检测方法如观察法只适用于血迹较为明显的现场，而试剂法通过加

入化学试剂发生化学反响到达显示血迹的目的，这会一定程度上破坏血迹成分，为后续的法医学检测带来影响。任何物体时刻都在反射光谱，光谱蕴含着物质本身信息，不同物质由于分子、原子、离子的晶格振动不同，进而使得不同波长的光谱的吸收和反射不同。高光谱图像是指光谱分辨率在10nm数量级范围内的光谱图像。通过在不同的平台上搭载高光谱传感器，在紫外到中红外区域的电磁波谱内，其以几十个到几百个不等的连续光谱波长区间对目标区域进行即时成像。在获得目标图像特征信息的同时，也获得了光谱信息。与以往的光谱图像相比，高光谱图像不仅极大的提高了信息量，在相关的处理技术上也为对光谱数据信息进行更加合理的分析提供了可能性。本建模提出基于高光谱成像技术的血迹形态特征检测方法，髙光谱图像技术不

仅能够分析血迹很明显的犯罪现场，特别是对潜在血迹也能够进行成像，同时对得到的光谱图像进行血迹的物理特征分析的目的。因此基于高光谱图像血迹分析相对于其他血迹检测方法有着很大的优势。关键词：高光谱图像波长能量神经网络1.问题重述血迹是案发现场最重要的物证之一。血迹被用作刑事诉讼案件的重要证据具有客观、稳定、广泛、复杂等特点，一直是法庭上极具采信力的证物。由于案发现场常常被犯罪分子处理，如水洗、擦拭等，导致血迹难以发现和获取，但是案发现场往往存在一些不易发现的微量血迹。如何利用高科技设备和仪器检测到这些微量血迹显得尤为重要。现有三种新鲜血液：兔血、鸡血、人血，及四种不同材质白纸、玻璃、木头、布，将三种血液分别滴在四种不同的介质上，并获取了不同材质下的白板背景、鸡血、兔血、人血光谱数据。本文主要尝试解决以下几个问题：〔1〕、对光谱数据进行统计分析，得出不同类别、不同介质上血迹光谱的特征的差异性。〔2〕、针对木头上的血迹检测问题，通过建模分别完成〔1〕将血迹点和非血迹点〔白板〕区分开；〔2〕将人血和其他血迹区分开；要求利用50%数据训练模型，50%数据测试模型，并给出准确率。〔3〕、将第2问中的模型应用到其他三种介质的血迹检测问题中，分析各种介质的准确率的差异性，并进行分析。〔4〕、针对人血检测问题，将所有数据合并，将人血作为一类，将其他所有数据作为另一类，建立模型将两类区分开，要求利用50%数据训练模型，50%数据测试模型，并给出准确率。2.模型假设问题〔2、3、4〕的模型假设：针对血迹检测问题，将血迹点与非血迹点、人血与其他血迹区分开，可以看作是识别与分类问题，目标是构建一个识别分类模型。许多识别、分类方法和技术用于构造相应模型，例如神经网络、决策树、决策表、最小距离等。BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程，能够对输入模式进行自组织训练和判断，并将其最终分为不同的类型，具有依据可靠、推导过程严谨、精度较高、通用性较好。3.问题〔1〕处理3.1.1实验数据预处理：波段处理波段处理可以曾强波段之间的波谱差异，扩大微小差异，还可以有效地降低图像中乘性光照差异的影响。由于血液呈红色，红色波段为：620～760HZ,那么以其为中心对数据进行处理，见表1.表1波段变化比波段/赫兹0～200201～400401～600601～800801～1000变化比/倍1.11.21.31.41.33.1.2matlab软件仿真分别对实验原始数据进行matlab仿真，以玻璃为介质的人血迹为例，对图1所示实验数据处理并仿真，得图2。图1玻璃介质人血迹频谱图〔未处理〕图2玻璃介质人血迹的频谱图〔处理后〕3.1.3不同类别血迹光谱的特征的差异性分析分别对玻璃、布、木头、白纸介质上的白板、鸡、人、兔数据进行如上波段处理并仿真，如图3。对玻璃介质上血迹分析，见图3〔a〕，通过对鸡、人、兔的频谱曲线比照，鸡的能量峰值值明显较大，中心波长相对其他较小，特征差异较明显，而人与兔的频谱曲线相似性较大，特征差异不明显。对布介质上血迹分析，见图3〔b〕，通过对鸡、人、兔的频谱曲线比照，人血的能量峰值明显较大，鸡血能量值较小，能量值差异较明明显，而三者中心波长差异性较小。对木头介质上血迹分析，见图3〔c〕，通过对鸡、人、兔的频谱曲线比照，人血的能量峰值相对较小，而鸡与兔的能量值差异不明显，三者中心波长差异性较小。对白纸介质上血迹分析，见图3〔d〕，通过对鸡、人、兔的频谱曲线比照，兔血的能量峰值相对较小，而人与鸡的能量值差异不明显，三者中心波长差异性较小。图3不同类别血迹光谱的特征的差异性分析3.1.4同类别血迹不同介质光谱的特征的差异性分析分别对四种不同介质玻璃、布、木头、白纸上的三种血迹做比照处理并仿真，如图4。把鸡血分别在四种介质：玻璃、布、木头、白纸上的频谱曲线进行比照，如图4〔a〕。在玻璃介质上的中心波长明显低于其他三者介质，其他三者中心波长不明显，而在波谱能量峰值方面，纸介质上的能量高于其他三者，布介质上的能量低于其他三者介质。把人血分别在四种介质：玻璃、布、木头、白纸上的频谱曲线进行比照，如图4〔b〕。在玻璃介质上的中心波长明显低于其他三者介质，在木头介质上的中心波长较高于其他三者介质，而在波谱能量峰值方面，纸介质上的能量高于其他三者，玻璃和木头介质上的能量较低于其他介质。把兔血分别在四种介质：玻璃、布、木头、白纸上的频谱曲线进行比照，如图4〔c〕。在玻璃介质上的中心波长明显低于其他三者介质，其他三者中心波长不明显，而在波谱能量峰值方面，木头介质上的能量高于其他三者，其他三者介质能量差异不明显。把白板分别在四种介质：玻璃、布、木头、白纸上的频谱曲线进行比照，如图4〔d〕。在玻璃介质上的中心波长明显低于其他三者介质，在木头介质上的中心波长较高于其他三者介质。图4同类别血迹不同介质光谱的特征的差异性分析4.问题〔2〕处理4.1针对木头上的血迹的特征量提取针对木头，通过我们对同一介质不同类别的光能量谱的分析，通过对木头上人血迹与其他血迹的最大值，方差和某处波长时的能量值作为特征值，建立BP神经网络模型，通过训练数据与测试数据对其进行训练。4.2神经网络模型建立设BP网络的输入层有n个节点，隐层有q个节点，输出层有m个节点，输入层与隐层之间的权值为，隐层与输出层之间的权值为，如图5.4所示。隐层的传递函数为f1(·)，输出层的传递函数为f2(·)，那么隐层节点的输出为〔将阈值写入求和项中〕：

，k=1,2,……q〔4.2.1〕输出层节点的输出为：

，

j=1,2,……m

〔4.2.2〕至此B-P网络就完成了n维空间向量对m维空间的近似映射。4.3编写matlab执行文件，区分血迹点和非血迹点〔白板〕，得正确率w图5：区分血迹点和非血迹点〔白板〕程序图通过该模型对木头上血迹点和非血迹点进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表1:木头上血迹点和非血迹点20次正确率平均正确率为：100.0%4.4编写matlab执行文件，区分人血和其他血迹，得正确率w图6：区分人血和其他血迹程序图通过该模型对木头上人血和其他血迹进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表2:木头上人血和其他血迹20次正确率平均正确率为：96.667%5.问题〔3〕处理5.1针对玻璃上血迹处理5.1.1针对玻璃上的血迹的特征量提取，建立神经网络模型采用第2问模型分析玻璃上上血迹，我们依旧对玻璃上人血迹与其他血迹的最大值，方差和某处波长时的能量值作为特征值，建立BP神经网络模型，通过训练数据与测试数据对其进行训练5.1.2编写matlab执行文件，区分玻璃上的血迹点和非血迹点，得正确率w图7：玻璃区分血迹点和非血迹点程序图通过该模型对玻璃上的血迹点和非血迹点进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表3:玻璃上血迹点和非血迹点20次正确率平均正确率为：99.889%5.1.3编写matlab执行文件，区分玻璃上人血和其他血迹，得正确率w图8：玻璃区分人血和其他血迹程序图通过该模型对玻璃上人血和其他血迹进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表4:玻璃上人血和其他血迹20次正确率平均正确率为：87.501%5.2针对白纸上血迹处理5.2.1针对白纸上的血迹的特征量提取，建立神经网络模型采用第2问模型分析白纸上血迹，我们依旧对白纸上人血迹与其他血迹的最大值，方差和某处波长时的能量值作为特征值，建立BP神经网络模型，通过训练数据与测试数据对其进行训练5.2.2编写matlab执行文件，区分白纸上的血迹点和非血迹点，得正确率w图9：白纸区分血迹点和非血迹点程序图通过该模型对白纸上的血迹点和非血迹点进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表5:白纸上血迹点和非血迹点20次正确率平均正确率为：99.5005%5.2.3编写matlab执行文件，区分白纸上人血和其他血迹，得正确率w图10：白纸区分人血和其他血迹程序图通过该模型对所有人血迹和其他血迹点进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表6:白纸上人血和其他血迹20次正确率平均正确率为80.0333%5.3针对布上血迹处理5.3.1针对布上的血迹的特征量提取，建立神经网络模型采用第2问模型分析布上血迹，我们依旧对布上人血迹与其他血迹的最大值，方差和某处波长时的能量值作为特征值，建立BP神经网络模型，通过训练数据与测试数据对其进行训练5.3.2编写matlab执行文件，区分布上的血迹点和非血迹点，得正确率w图11：布区分血迹点和非血迹点程序图通过该模型对布上血迹点和非血迹点进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表7:布上血迹点和非血迹点20次正确率平均正确率为：100.0%5.3.3编写matlab执行文件，区分布上人血和其他血迹，得正确率w图12：布上区分人血和其他血迹程序图通过该模型对布上人血和其他血迹进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表8：白纸上人血和其他血迹20次正确率平均正确率为：98.705%6.问题〔4〕处理6.1针对所有介质上的血迹特征量提取，建立神经网络模型针对所有介质上的血迹时，人血迹与其他血迹的最大值和某处波长时的能量值均已失效，方差除了纸上时，还是很好区分，这样我们通过对方差进行倍乘，将他们之间的微小差距拉大，通过倍乘后的方差，建立BP神经网络模型，通过训练数据与测试数据对其进行训练6.2编写matlab执行文件，区分人血迹和其他血迹点，得正确率w图13：所有人血迹和其他血迹点通过该模型对所有人血迹和其他血迹点进行训练与测试，进行20次训练得到的正确率为表9：所有人血和其他血迹20次正确率平均正确率为96.00005%7、模型的评价与推广7.1模型的优点〔1〕信息处理能力强：人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，具有高速信息处理能力。〔2〕知识存储容量大：人工神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。它分散地表示和存储于整个网络内的各个神经元及连线上。〔3〕具有很强的不确定性信息：由于人工神经网络中神经元个数众多，整个网络存储信息容量巨大，使得它具有很强的对不确定信息的处理能力。即使输入不完全、不准确或模糊不清，人工神经网络任然能够联想存在于记忆中的事物的完整图像。即只要输入的模式接近于样本，系统就能给出正确的推理结论。〔4〕有很强的健壮性：无论是网络的硬件实现还是软件实现中的某个或某些神经元失效，整个网络仍然能正常工作。〔5〕高度非线性系统：人工神经网络是一种高度非线性的系统，只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一阀值后才输出一个信号。7.2模型的缺点〔1〕局部极小化问题：BP神经网络对初始网络权重非常敏感，以不同的权重初始化网络，往往会收敛于不同的局部极小。〔2〕收敛速度慢：由于神经网络算法本质上是梯度下降法，所优化的目标非常复杂，必然会出现“锯齿形现象〞，是的算法低效。〔3〕结构选择不一：至今仍无一种统一而完整的理论指导，一般由经验选定。参考文献[1]冯小平基于光谱分析技术的不同介质血液陈旧度研究[J]压电与声光2023.12〔1〕[2]佘宇晨主要道路路面材料高光谱特征分析[J]中南林业科技大学2023.11〔34〕[3]黄立贤基于光谱与纹理特征的高空间分辨率图像分类算法[J]信号与信息处理光电技术运用，2023.6〔29〕[4]张栋高光谱成像技术对人体面部和手掌的成像及光谱分析[5]赵春晖基于蒙特卡罗特征降维算法的小样本高光谱图像分类[J]红外与毫米波学报2023.12〔32〕[6]梁东博斯腾湖西岸湖滨带土壤盐分高光谱分析[J]扬州大学学报2023.6〔35〕[7]杨佳迷彩伪装的高光谱特性分析[J]光学仪器2023.10〔35〕[8]冯小平基于高光谱成像技术的血迹形态特征检测研究[M]2023.5附件：clearcloseallclcdata=textread('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件');gw_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\玻璃白板.txt');gc_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\玻璃鸡.txt');gh_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\玻璃人.txt');gr_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\玻璃兔.txt');cw_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\布白板.txt');cc_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\布鸡.txt');ch_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\布人.txt');cr_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\布兔.txt');ww_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\木头白板.txt');wc_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\木头鸡.txt');wh_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\木头人.txt');wr_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\木头兔.txt');pw_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\纸白板.txt');pc_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\纸鸡.txt');ph_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\纸人.txt');pr_data=importdata('C:\Users\Administrator\Desktop\2023年研究生数学建模赛题和格式标准\赛题A\附件\纸兔.txt');%=========================================================================gw_data1=gw_data(:,1:2:end);gw_data2=gw_data(:,2:2:end);gc_data1=gc_data(:,1:2:end);gc_data2=gc_data(:,2:2:end);gh_data1=gh_data(:,1:2:end);gh_data2=gh_data(:,2:2:end);gr_data1=gr_data(:,1:2:end);gr_data2=gr_data(:,2:2:end);cw_data1=cw_data(:,1:2:end);cw_data2=cw_data(:,2:2:end);cc_data1=cc_data(:,1:2:end);cc_data2=cc_data(:,2:2:end);ch_data1=ch_data(:,1:2:end);ch_data2=ch_data(:,2:2:end);cr_data1=cr_data(:,1:2:end);cr_data2=cr_data(:,2:2:end);ww_data1=ww_data(:,1:2:end);ww_data2=ww_data(:,2:2:end);wc_data1=wc_data(:,1:2:end);wc_data2=wc_data(:,2:2:end);wh_data1=wh_data(:,1:2:end);wh_data2=wh_data(:,2:2:end);wr_data1=wr_data(:,1:2:end);wr_data2=wr_data(:,2:2:end);pw_data1=pw_data(:,1:2:end);pw_data2=pw_data(:,2:2:end);pc_data1=pc_data(:,1:2:end);pc_data2=pc_data(:,2:2:end);ph_data1=ph_data(:,1:2:end);ph_data2=ph_data(:,2:2:end);pr_data1=pr_data(:,1:2:end);pr_data2=pr_data(:,2:2:end);%============================木头方差================================fori=1:10wwp_var(i)=var(ww_data2(:,i));wcp_var(i)=var(wc_data2(:,i));whp_var(i)=var(wh_data2(:,i));wrp_var(i)=var(wr_data2(:,i));endfigure(21)holdonh=plot(i,wwp_var,'r*',i,wcp_var,'g*',i,whp_var,'b*',i,wrp_var,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('木头方差')%============================木头最大值================================fori=1:10wwp_max(i)=max(ww_data2(:,i));wcp_max(i)=max(wc_data2(:,i));whp_max(i)=max(wh_data2(:,i));wrp_max(i)=max(wr_data2(:,i));endfigure(212)holdonh=plot(i,wwp_max,'r*',i,wcp_max,'g*',i,whp_max,'b*',i,wrp_max,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('木头最大值')%============================木头500====================================fori=1:10wwp_m(i)=ww_data2(118,i);wcp_m(i)=wc_data2(118,i);whp_m(i)=wh_data2(118,i);wrp_m(i)=wr_data2(118,i);endfigure(213)holdonh=plot(i,wwp_m,'r*',i,wcp_m,'g*',i,whp_m,'b*',i,wrp_m,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('木头500')%============================-=------================================%============================布方差================================fori=1:10cwp_var(i)=var(cw_data2(:,i));ccp_var(i)=var(cc_data2(:,i));chp_var(i)=var(ch_data2(:,i));crp_var(i)=var(cr_data2(:,i));endfigure(311)holdonh=plot(i,cwp_var,'r*',i,ccp_var,'g*',i,chp_var,'b*',i,crp_var,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('布方差')%============================布最大值================================fori=1:10cwp_max(i)=max(cw_data2(:,i));ccp_max(i)=max(cc_data2(:,i));chp_max(i)=max(ch_data2(:,i));crp_max(i)=max(cr_data2(:,i));endfigure(312)holdonh=plot(i,cwp_max,'r*',i,ccp_max,'g*',i,chp_max,'b*',i,crp_max,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('布最大值')%============================布500====================================fori=1:10cwp_m(i)=cw_data2(118,i);ccp_m(i)=cc_data2(118,i);chp_m(i)=ch_data2(118,i);crp_m(i)=cr_data2(118,i);endfigure(313)holdonh=plot(i,cwp_m,'r*',i,ccp_m,'g*',i,chp_m,'b*',i,crp_m,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('布500')%=============================%============================-=------================================%============================纸方差================================fori=1:10pwp_var(i)=var(pw_data2(:,i));pcp_var(i)=var(pc_data2(:,i));php_var(i)=var(ph_data2(:,i));prp_var(i)=var(pr_data2(:,i));endfigure(321)holdonh=plot(i,pwp_var,'r*',i,pcp_var,'g*',i,php_var,'b*',i,prp_var,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('纸方差')%============================纸最大值================================fori=1:10pwp_max(i)=max(pw_data2(:,i));pcp_max(i)=max(pc_data2(:,i));php_max(i)=max(ph_data2(:,i));prp_max(i)=max(pr_data2(:,i));endfigure(322)holdonh=plot(i,cwp_max,'r*',i,ccp_max,'g*',i,chp_max,'b*',i,crp_max,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('纸最大值')%============================纸500====================================fori=1:10pwp_m(i)=pw_data2(118,i);pcp_m(i)=pc_data2(118,i);php_m(i)=ph_data2(118,i);prp_m(i)=pr_data2(118,i);endfigure(323)holdonh=plot(i,pwp_m,'r*',i,pcp_m,'g*',i,php_m,'b*',i,prp_m,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('纸500')%=============================%============================玻璃方差================================fori=1:10gwp_var(i)=var(gw_data2(:,i));gcp_var(i)=var(gc_data2(:,i));ghp_var(i)=var(gh_data2(:,i));grp_var(i)=var(gr_data2(:,i));endfigure(321)holdonh=plot(i,gwp_var,'r*',i,gcp_var,'g*',i,ghp_var,'b*',i,grp_var,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('玻璃方差')%============================玻璃最大值================================fori=1:10gwp_max(i)=max(gw_data2(:,i));gcp_max(i)=max(gc_data2(:,i));ghp_max(i)=max(gh_data2(:,i));grp_max(i)=max(gr_data2(:,i));endfigure(322)holdonh=plot(i,gwp_max,'r*',i,gcp_max,'g*',i,ghp_max,'b*',i,grp_max,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('玻璃最大值')%============================玻璃500====================================fori=1:10gwp_m(i)=gw_data2(118,i);gcp_m(i)=gc_data2(118,i);ghp_m(i)=gh_data2(118,i);grp_m(i)=gr_data2(118,i);endfigure(323)holdonh=plot(i,gwp_m,'r*',i,gcp_m,'g*',i,ghp_m,'b*',i,grp_m,'k*')legend(h(1:10:end),'白板','鸡','人','兔')title('玻璃500')%=============================%=========================================================================%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第二问(1)求木头上血迹与非血迹区别%给定输入输出值input_train=[wwp_var(1:5),wcp_var(1:5),whp_var(1:5),wrp_var(1:5);wwp_max(1:5),wcp_max(1:5),whp_max(1:5),wrp_max(1:5);wwp_m(1:5),wcp_m(1:5),whp_m(1:5),wrp_m(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%输入输出测试input_test=[wwp_var(6:10),wcp_var(6:10),whp_var(6:10),wrp_var(6:10);wwp_max(6:10),wcp_max(6:10),whp_max(6:10),wrp_max(6:10);wwp_m(6:10),wcp_m(6:10),whp_m(6:10),wrp_m(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%%设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率ww=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.9)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w=w+1;endendw=w/length(output_test);==========================================================================%第二问(2)求人血与其他血迹区别给定输入输出值input_train=[whp_var(1:5),wcp_var(1:5),wrp_var(1:5);whp_max(1:5),wcp_max(1:5),wrp_max(1:5);whp_m(1:5),wcp_m(1:5),wrp_m(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];输入输出测试input_test=[whp_var(6:10),wcp_var(6:10),wrp_var(6:10);whp_max(6:10),wcp_max(6:10),wrp_max(6:10);whp_m(6:10),wcp_m(6:10),wrp_m(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,8);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);求准确率ww2=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.9)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w2=w2+1;endendw2=w2/length(output_test)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第三问求布上血迹与非血迹区别%%给定输入输出值input_train=[cwp_var(1:5),ccp_var(1:5),chp_var(1:5),crp_var(1:5);cwp_max(1:5),ccp_max(1:5),chp_max(1:5),crp_max(1:5);cwp_m(1:5),ccp_m(1:5),chp_m(1:5),crp_m(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%输入输出测试input_test=[cwp_var(6:10),ccp_var(6:10),chp_var(6:10),crp_var(6:10);cwp_max(6:10),ccp_max(6:10),chp_max(6:10),crp_max(6:10);cwp_m(6:10),ccp_m(6:10),chp_m(6:10),crp_m(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率ww22=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.9)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w22=w22+1;endendw22=w22/length(output_test);===============================布上人血与其他血迹区别=====================================%求布上人血与其他血迹区别%给定输入输出值input_train=[chp_var(1:5),ccp_var(1:5),crp_var(1:5);chp_max(1:5),ccp_max(1:5),crp_max(1:5);chp_m(1:5),ccp_m(1:5),crp_m(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%%%输入输出测试input_test=[chp_var(6:10),ccp_var(6:10),crp_var(6:10);chp_max(6:10),ccp_max(6:10),crp_max(6:10);chp_m(6:10),ccp_m(6:10),crp_m(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,8);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率ww222=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.9)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w222=w222+1;endendw222=w222/length(output_test)=========================%%第三问求玻璃上血迹与非血迹区别====================================%给定输入输出值input_train=[gwp_var(1:5),gcp_var(1:5),ghp_var(1:5),grp_var(1:5);gwp_max(1:5),gcp_max(1:5),ghp_max(1:5),grp_max(1:5);gwp_m(1:5),gcp_m(1:5),ghp_m(1:5),grp_m(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%输入输出测试input_test=[gwp_var(6:10),gcp_var(6:10),ghp_var(6:10),grp_var(6:10);gwp_max(6:10),gcp_max(6:10),ghp_max(6:10),grp_max(6:10);gwp_m(6:10),gcp_m(6:10),ghp_m(6:10),grp_m(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率ww3=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.9)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w3=w3+1;endendw3=w3/length(output_test);===============================玻璃上人血与其他血迹区别=====================================求布上人血与其他血迹区别给定输入输出值%input_train=[ghp_var(1:5),gcp_var(1:5),grp_var(1:5);ghp_max(1:5),gcp_max(1:5),grp_max(1:5);ghp_m(1:5),gcp_m(1:5),grp_m(1:5)];%output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%%输入输出测试%input_test=[ghp_var(6:10),gcp_var(6:10),grp_var(6:10);ghp_max(6:10),gcp_max(6:10),grp_max(6:10);ghp_m(6:10),gcp_m(6:10),grp_m(6:10)];%output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%设置参数%[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%net=newff(inputn,outputn,8);%net.trainParam.epochs=50;%net.trainParam.lr=0.0035;%net.trainParam.goal=1e-5;%net.trainParam.min_grad=1e-020;%net=train(net,inputn,outputn);%inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%y=sim(net,inputn_test);%BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率w%w333=0;%fori=1:length(output_test)%if(y(i)>0.9)%y(i)=1;%elsey(i)=0;%end%ify(i)==output_test(i)%w333=w333+1;%end%end%w333=w333/length(output_test)%=========================================================================%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第三问求纸上血迹与非血迹区别%%给定输入输出值input_train=[pwp_var(1:5),pcp_var(1:5),php_var(1:5),prp_var(1:5);pwp_max(1:5),pcp_max(1:5),php_max(1:5),prp_max(1:5);pwp_m(1:5),pcp_m(1:5),php_m(1:5),prp_m(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%输入输出测试input_test=[pwp_var(6:10),pcp_var(6:10),php_var(6:10),prp_var(6:10);pwp_max(6:10),pcp_max(6:10),php_max(6:10),prp_max(6:10);pwp_m(6:10),pcp_m(6:10),php_m(6:10),prp_m(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率ww44=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.9)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w44=w44+1;endendw44=w44/length(output_test)===============================纸上人血与其他血迹区别=====================================%求布上人血与其他血迹区别%给定输入输出值input_train=[php_var(1:5),pcp_var(1:5),prp_var(1:5);php_max(1:5),pcp_max(1:5),prp_max(1:5);php_m(1:5),pcp_m(1:5),prp_m(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%%输入输出测试input_test=[php_var(6:10),pcp_var(6:10),prp_var(6:10);php_max(6:10),pcp_max(6:10),prp_max(6:10);php_m(6:10),pcp_m(6:10),prp_m(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,8);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率ww444=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.85)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w444=w444+1;endendw444=w444/length(output_test)%%%=======================================================================%==========================================================================%===============================第4问=====================================%%求人血与其他血迹区别%%给定输入输出值input_train=[chp_var(1:5),ccp_var(1:5),crp_var(1:5);ghp_var(1:5),gcp_var(1:5),grp_var(1:5);php_var(1:5),pcp_var(1:5),prp_var(1:5);whp_var(1:5),wcp_var(1:5),wrp_var(1:5)];output_train=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%%输入输出测试input_test=[chp_var(6:10),ccp_var(6:10),crp_var(6:10);ghp_var(6:10),gcp_var(6:10),grp_var(6:10);php_var(6:10),pcp_var(6:10),prp_var(6:10);whp_var(6:10),wcp_var(6:10),wrp_var(6:10)];output_test=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];%设置参数[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);net=newff(inputn,outputn,8);net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.lr=0.0035;net.trainParam.goal=1e-5;net.trainParam.min_grad=1e-020;net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);y=sim(net,inputn_test);BPoutput=mapminmax('reverse',y,outputps);%求准确率ww4=0;fori=1:length(output_test)if(y(i)>0.9)y(i)=1;elsey(i)=0;endify(i)==output_test(i)w4=w4+1;endendw4=w4/length(output_test)%%%=======================================================================%%%=======================================================================figure(1)holdonsubplot(2,2,1)h=plot(gw_data1,gw_data2,'r-',gc_data1,gc_data2,'g-',gh_data1,gh_data2,'b-',gr_data1,gr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('玻璃')subplot(2,2,2)h=plot(cw_data1,cw_data2,'r-',cc_data1,cc_data2,'g-',ch_data1,ch_data2,'b-',cr_data1,cr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('布')subplot(2,2,3)h=plot(ww_data1,ww_data2,'r-',wc_data1,wc_data2,'g-',wh_data1,wh_data2,'b-',wr_data1,wr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('木头')subplot(2,2,4)h=plot(pw_data1,pw_data2,'r-',pc_data1,pc_data2,'g-',ph_data1,ph_data2,'b-',pr_data1,pr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('纸')%%=========================================================================%%========================同介质，不同类别==================================figure(11)holdonh=plot(gw_data1,gw_data2,'r-',gc_data1,gc_data2,'g-',gh_data1,gh_data2,'b-',gr_data1,gr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('玻璃')figure(22)holdonh=plot(cw_data1,cw_data2,'r-',cc_data1,cc_data2,'g-',ch_data1,ch_data2,'b-',cr_data1,cr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('布')figure(33)holdonh=plot(ww_data1,ww_data2,'r-',wc_data1,wc_data2,'g-',wh_data1,wh_data2,'b-',wr_data1,wr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('木头')figure(44)holdonh=plot(pw_data1,pw_data2,'r-',pc_data1,pc_data2,'g-',ph_data1,ph_data2,'b-',pr_data1,pr_data2,'k-')legend(h(1:10:end),{'白板','鸡','人','兔'})title('纸')%%=