Для удовлетворения потребности полиции в быстрой и безразрушающей идентификации бренда пластиковых улик в виде ручек зубных щеток была разработана методика двулучевой спектральной идентификации на основе дифференциального рамановского спектра и рентгенофлуоресцентного спектра (XRF), а также предложена многоступенчатая сеть с управляемым слиянием (SHG-Net). В экспериментах было собрано 111 образцов ручек зубных щеток 9 брендов с использованием данных дифференциального рамановского спектра и XRF. Отбирались стабильные элементы в данных XRF и проводилось их стандартизированное обработка, одновременно с предварительной обработкой и снижением размерности данных рамановского спектра, а также применялось нормальное распределение для увеличения данных с целью уменьшения эффекта малого объема выборки. Модель SHG-Net использует ветви извлечения характеристик дифференциального рамановского спектра и XRF, сочетая их с механизмом управления для адаптивного взвешенного слияния признаков с последующим выводом класса бренда. Результаты пятикратной кросс-валидации показали точность 0.96 и сбалансированную точность 0.94, что превосходит однорежимные методы и простое объединение признаков. По сравнению с традиционными моделями машинного обучения и базовыми моделями глубокого обучения SHG-Net показала лучшее качество по множеству метрик и меньшую вариативность. Комбинирование информации двух спектров с механизмом управления эффективно повышает распознавание брендов при малом объеме выборки, обеспечивая техническую поддержку для быстрого классифицирования пластиковых улик на месте преступления.

дифференциальный рамановский спектр; рентгенофлуоресцентный спектр; управляемое слияние; улики в виде ручек зубных щеток; быстрая классификация