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改进黑翅鸢算法优化的XGBoost可解释模型在转基因棉籽油太赫兹光谱鉴别中的应用
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作者 陈涛 赵利 《光学精密工程》 2025年第20期3192-3202,共11页
为实现对转基因和非转基因棉籽油的准确分类鉴别,本研究提出一种基于改进黑翅鸢算法优化极端梯度提升(XGBoost)模型的可解释分类模型。首先,应用太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统采集转基因和非转基因棉籽油样品在0.3~1.8 THz频段的太赫兹... 为实现对转基因和非转基因棉籽油的准确分类鉴别,本研究提出一种基于改进黑翅鸢算法优化极端梯度提升(XGBoost)模型的可解释分类模型。首先,应用太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统采集转基因和非转基因棉籽油样品在0.3~1.8 THz频段的太赫兹吸收光谱。然后,通过引入双目标适应度函数优化策略、反向学习初始化种群策略和瑞利分布函数控制Lévy飞行策略对传统黑翅鸢算法(BKA)进行改进,并利用改进的黑翅鸢算法(DLBKA)对XGBoost模型的树深度、学习率和最大迭代次数进行双目标超参数优化,构建出DLBKA-XGBoost分类模型。最后,应用该模型对转基因棉籽油进行鉴别,并结合SHAP方法对模型鉴别结果进行了可解释性分析。结果表明,改进黑翅鸢算法优化的XGBoost可解释分类模型不仅提升了对转基因和非转基因棉籽油鉴别的准确率(其测试集准确率高达97.78%,较传统黑翅鸢算法优化模型提升了4.45%,较传统鲸鱼算法(WOA)优化模型提升了14.45%),还对模型给出了解释,明确了关键特征频率对鉴别结果的正向影响机制,提升了模型的透明度与可信度。因此,本研究为转基因棉籽油的鉴别提供了一种快速准确的分析方法,也为其他转基因物质的鉴别提供了有价值的参考。 展开更多
关键词 太赫兹光谱 转基因棉籽油 极端梯度提升 改进黑翅鸢算法 可解释性分析
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