基于气相色谱-质谱法和随机森林算法的不同产地香菇指纹图谱研究 被引量：3

1

作者 王升 陈林 +3 位作者 周融融 张水寒 余意 王凌 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期85-89,共5页

本文采用气相色谱-质谱(GC-MS)方法,并结合随机森林算法对来自不同产地的香菇进行归属分析。首先利用GC-MS法得到各产地香菇的指纹图谱,进一步采用自适应迭代惩罚的偏最小二乘法(adaptive iteratively reweighted Penalized Least Squar... 本文采用气相色谱-质谱(GC-MS)方法,并结合随机森林算法对来自不同产地的香菇进行归属分析。首先利用GC-MS法得到各产地香菇的指纹图谱,进一步采用自适应迭代惩罚的偏最小二乘法(adaptive iteratively reweighted Penalized Least Squares,airPLS)和多尺度色谱峰校正,分别对指纹图谱进行背景扣除和保留时间校正等预处理后,再进行定性定量分析,得到各指纹图谱的主要的特征物质,进而采用随机森林算法对不同产地的香菇进行判别分析。本方法将GC-MS法和随机森林算法相融合,能够准确地区分不同产地的香菇样品。 展开更多

关键词 香菇 气相色谱-质谱 随机森林算法 产地判别

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萤火虫优化和随机森林的WSN异常数据检测 被引量：13

2

作者 许欧阳 李光辉 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第10期1633-1644,共12页

异常数据检测在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)环境监测系统中发挥重要作用。针对传统的随机森林(random forest,RF)算法因冗余决策树导致异常数据检测效率不高的问题,根据选择性集成思想,提出了一种基于变异二进制萤火... 异常数据检测在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)环境监测系统中发挥重要作用。针对传统的随机森林(random forest,RF)算法因冗余决策树导致异常数据检测效率不高的问题,根据选择性集成思想,提出了一种基于变异二进制萤火虫算法(mutation binary glowworm swarm optimization,MBGSO)以及自适应更新随机森林的WSN异常数据检测算法MBGSO-ARF。该算法使用改进的BGSO算法优化RF进行选择性集成以得到最优子集成分类器,并使得检测模型随数据流的变化而自适应更新,提高了检测准确性并节省了检测时间,对优化算法MBGSO和二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)进行了实验对比。仿真实验结果表明:该优化算法优于BPSO算法,MBGSO-ARF算法在准确率上较其余算法都有提升,且集成模型大小得到了压缩。以上结果证明了MBGSO-ARF算法的有效性。 展开更多

关键词 异常检测 随机森林 无线传感器网络(WSN) 萤火虫算法 选择性集成学习

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随机森林-相关向量机算法结合中红外光谱法快速测定在用柴油机油酸值

3

作者 王菊香 王凯 韩晓 《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期26-30,共5页

研究了随机森林-相关向量机(RF-RVM)算法与ATR中红外光谱法相结合测定柴油机油样品的酸值的方法。选择了某型车辆发动机在不同情况下所用的柴油机油样品48个,并按GB/T 4945-2002标准所述方法对48个样品的酸值进行测定,测得其酸值在0.59... 研究了随机森林-相关向量机(RF-RVM)算法与ATR中红外光谱法相结合测定柴油机油样品的酸值的方法。选择了某型车辆发动机在不同情况下所用的柴油机油样品48个,并按GB/T 4945-2002标准所述方法对48个样品的酸值进行测定,测得其酸值在0.59～1.71mg(KOH)·g^(-1)之间。运用SG平滑结合一阶微分对原始光谱图进行预处理,采用RF算法和相关系数法选择了特征波数,并进行RVM建模分析。RF算法选取6个特征波数,不仅大大减少了输入变量数,还使RVM算法建模效果更佳。模型验证集的相关系数为0.922 5,验证集标准偏差为0.091 7。结果表明,RF-RVM算法与红外光谱法相结合能实现在用油酸值的快速而准确的测定。 展开更多

关键词 随机森林-相关向量机算法 红外光谱法 酸值 在用柴油机油

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基于改进随机森林算法的薏苡仁产地溯源研究 被引量：3

4

作者 赵汉卿 王斌 +5 位作者 陈瑶 唐章奉 方鑫 陈增萍 杨健 邓婷 《轻工学报》 CAS 北大核心 2023年第6期70-77,共8页

以9个产地的薏苡仁为研究对象,通过将激发-发射矩阵(EEM)荧光光谱与改进的随机森林算法结合以实现薏苡仁产地的溯源分析。其中,随机森林算法的改进主要包括两方面:一是通过主成分分析(PCA)方法降低EEM荧光光谱的维度;二是利用网格筛选... 以9个产地的薏苡仁为研究对象,通过将激发-发射矩阵(EEM)荧光光谱与改进的随机森林算法结合以实现薏苡仁产地的溯源分析。其中,随机森林算法的改进主要包括两方面:一是通过主成分分析(PCA)方法降低EEM荧光光谱的维度;二是利用网格筛选法找出PCA降维过程中最优保留主成分数及判别模型超参数。结果表明:基于薏苡仁的EEM荧光光谱数据构建的改进随机森林模型(加入标准差标准化和PCA降维模块)可以对9个产地薏苡仁样本进行准确预测,最佳模型由100棵最大深度为3、叶节点最小样本数为1个的决策树结合16个主成分数(PCs)构建,其对验证集和测试集(共108个样品)的准确度均为100%,优于偏最小二乘法构建的PLS-DA模型(96%)。 展开更多

关键词 薏苡仁 随机森林算法 激发-发射矩阵荧光光谱 产地溯源

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数据-物理混合驱动的配电网运行韧性评估方法与提升策略

5

作者 陈逸飞 郑子萱 +3 位作者 肖先勇 胡文曦 陈韵竹 王玉财 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第10期13-22,共10页

配电网多元敏感用户生产信息的不透明,使得电压暂降对敏感负荷的影响难以通过构建显性函数来准确量化,进一步限制了配电网运行韧性提升策略的有效性。为解决上述问题,提出了基于数据-物理混合驱动的配电网运行韧性评估与提升方法。类比... 配电网多元敏感用户生产信息的不透明,使得电压暂降对敏感负荷的影响难以通过构建显性函数来准确量化,进一步限制了配电网运行韧性提升策略的有效性。为解决上述问题,提出了基于数据-物理混合驱动的配电网运行韧性评估与提升方法。类比传统韧性指标及其定义构建了计及电压暂降对敏感用户影响的运行韧性指标。考虑到不同敏感用户对电压暂降的耐受特性不同,构建电压暂降轨迹特征体系以表征电压暂降下不同敏感负荷的响应特性,提出了数据驱动的配电网运行韧性评估模型。在此基础上,将数据驱动的韧性评估流程嵌入多目标储能优化配置的物理模型中。最后以IEEE33节点配电网为例进行算例分析。结果表明,所提数据-物理混合驱动的储能优化配置模型能够解决电压暂降特征与运行韧性指标之间函数关系式难以显性表征的问题,能够在保障配电网运行经济性的同时改善运行韧性评估结果。 展开更多

关键词 配电网运行韧性 电压暂降 随机森林回归算法 储能优化配置 数据-物理混合模型

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基于RT-LAB的DFIG网侧变流器控制参数多目标分步辨识方法 被引量：1

6

作者 徐恒山 曾宪金 +4 位作者 张旭军 李颜汝 薛飞 黄永章 李晨阳 《电网技术》 北大核心 2025年第2期771-780,I0103,I0104,共12页

为准确获取双馈风机(doubly fed induction generator,DFIG)网侧变流器低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制参数以建立其精准仿真模型,采用随机森林算法(random forest,RF)和非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genet... 为准确获取双馈风机(doubly fed induction generator,DFIG)网侧变流器低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制参数以建立其精准仿真模型,采用随机森林算法(random forest,RF)和非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA)-II对影响DFIG低穿特性的LVRT控制参数进行高精度分步辨识。首先,利用RT-LAB平台通过硬件在环(hardware-in-loop,HIL)实验获得DFIG真实控制器的响应数据集;其次,利用RF算法分析控制参数与待选观测量的关联程度,筛选出高关联度观测量,并依据各LVRT控制参数灵敏度不同确定其分步辨识顺序;然后,建立多目标优化模型,利用NSGA-II算法和多目标决策方法求出最优参数解;最后,根据辨识参数结果建立DFIG仿真模型,并与HIL测试结果进行多案例对比,结果表明,所提辨识方法在20%~80%低电压穿越工况下具有良好的适应性,并能有效提高参数辨识精度。 展开更多

关键词 随机森林-遗传算法 双馈风机 低电压穿越 控制参数 参数辨识

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基于Sentinel-2影像和机器学习算法的冬小麦秸秆覆盖度遥感估算 被引量：2

7

作者 朱奇磊 梁栋 +5 位作者 徐新刚 安晓飞 陈立平 杨贵军 黄林生 许思喆 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期524-535,共12页

为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法,以冬小麦秸秆为研究对象,基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合,利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法,结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR... 为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法,以冬小麦秸秆为研究对象,基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合,利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法,结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR)和偏最小二乘(PLSR)等多种机器学习算法,开展小麦CRC估算的最优模型研究。结果表明,基于GRA-RF特征优选后的机器学习模型显著改善了小麦CRC的估算精度,LASSO算法总体对小麦CRC的估测效果最佳,并且针对不同的光谱特征组合表现出差异化的结果。其中,以光谱指数、波段和纹理信息构成的组合特征集构建的CRC遥感估算模型精度最优(r^(2)=0.65,RMSE=9.25%),以波段与纹理两者组合特征估算的CRC精度次之(r^(2)=0.63,RMSE=9.31%),仅利用单一的光谱指数、波段或者纹理特征估算冬小麦CRC的精度均劣于组合特征的结果。这说明应用GRA-RF组合筛选方法能够有效优选秸秆覆盖度的光谱特征;相比于单一特征,光谱指数、波段、纹理信息等构成的组合特征更能有效地监测小麦秸秆覆盖度。 展开更多

关键词 秸秆覆盖度 灰色关联分析-随机森林 机器学习算法 特征变量筛选

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基于RF-GSO的温室番茄自适应调光系统设计与试验 被引量：6

8

作者 苏战战 李莉 +2 位作者 李文军 孟繁佳 SIGRIMIS N A 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期339-346,共8页

为满足温室番茄光环境的自适应调控,设计了基于RF-GSO(随机森林-萤火虫)模型的温室番茄自适应调光系统,实现温室中温度、CO2浓度、光照强度的实时采集,同时通过无线传感网络将信息传输到温室番茄自适应调光系统软件平台上,该平台可动态... 为满足温室番茄光环境的自适应调控,设计了基于RF-GSO(随机森林-萤火虫)模型的温室番茄自适应调光系统,实现温室中温度、CO2浓度、光照强度的实时采集,同时通过无线传感网络将信息传输到温室番茄自适应调光系统软件平台上,该平台可动态显示实时环境参数,并能实现补光灯远程调控。采用RF-GSO算法对温室内番茄理想光照强度进行动态计算,并将其与传感器实测光照强度间的差值作为调控参数,实现温室内番茄光环境的自适应调控。试验结果表明,系统检测的光照强度与温室调光目标值的决定系数R2为0.955,均方根误差为2.168μmol/(m^2·s),系统丢包率为0.417%,说明基于RF-GSO的温室番茄自适应调光系统运行稳定、可靠。 展开更多

关键词 番茄 温室 自适应调光 随机森林-萤火虫算法 无线传感网络

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应用面向对象结合多时相哨兵-2A影像特征优选的毛竹林分布信息提取 被引量：6

9

作者 张旷典 郭孝玉 +1 位作者 康继 刘健 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期61-68,87,共9页

提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法,为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征;设计8种特征组合方案,方案1~5为多时相方案,其... 提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法,为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征;设计8种特征组合方案,方案1~5为多时相方案,其中方案1——光谱特征波段;方案2——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征;方案3——光谱特征波段+纹理特征;方案4——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征;方案5——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征+特征优选;方案6、7和8为3个单时相影像分类,将其分类结果与其他多时相方案进行对比。采用随机森林算法进行特征优选的毛竹林分布信息提取。结果表明:(1)多时相Sentinel-2A数据的短波红外波段特征、红边波段特征及红边植被指数特征在分类时重要性程度高,对毛竹林分布信息提取贡献度大;(2)使用随机森林面向对象的分类方法能够有效的减少“椒盐现象”;(3)所有特征参与并由随机森林算法特征优选的方案5对毛竹林的分布信息提取效果最佳,总体精度为85.94%,Kappa系数为0.7852,表明随机森林算法能够进行特征优选同时保持精度较高的毛竹林提取效果。因此,面向对象结合多时相Sentinel-2A影像,利用随机森林进行特征优选和分类的方法能够较为有效地提取毛竹林分布信息。 展开更多

关键词 面向对象 哨兵-2A卫星 随机森林算法 特征优选 毛竹林分布信息

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基于知识-数据混合驱动的综合能源系统多元负荷预测方法 被引量：3

10

作者 王力成 王子非 +2 位作者 邓宝华 凌锋 张有兵 《高技术通讯》 CAS 2023年第8期791-801,共11页

当前的综合能源系统(IES)负荷预测方法几乎都是单一的数据驱动方法,忽略了IES中的能量耦合关系。此外,在现有的研究中,数据驱动方法的训练数据主要集中于历史负荷、气象等影响因素,较少考虑可再生能源出力以及不同能源供应给IES负荷预... 当前的综合能源系统(IES)负荷预测方法几乎都是单一的数据驱动方法,忽略了IES中的能量耦合关系。此外,在现有的研究中,数据驱动方法的训练数据主要集中于历史负荷、气象等影响因素,较少考虑可再生能源出力以及不同能源供应给IES负荷预测结果带来的影响。针对上述问题,本文提出一种知识-数据混合驱动的IES多元负荷预测方法。该方法首先通过解析模型对IES中的能量耦合特性知识进行描述,并利用该知识模型对原始样本数据进行重构。然后将重构后的新样本数据作为数据驱动模型的训练样本,并使用基于随机森林算法的特征选择方法和Dropout技术提高模型的泛化能力。最后采用某IES工业园区的实际数据对本文所提方法的有效性进行了验证。仿真结果表明,该方法相较于传统单一数据驱动模型具有更好的预测效果和较高的可靠性。 展开更多

关键词 综合能源系统(IES) 知识-数据混合驱动 能量耦合特性 多元负荷预测 随机森林算法 Dropout技术

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柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测 被引量：2

11

作者 张帆 马庆国 +3 位作者 王子玉 曹如楼 李超凡 裴毅强 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期473-481,共9页

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、... 基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度. 展开更多

关键词 柴油机 Wiebe燃烧模型 列文伯格-马夸尔特算法 神经网络 随机森林算法

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基于随机森林的地震灾区建筑人群疏散路径规划

12

作者 王禹萌 王波 +1 位作者 陈旭亮 官康 《中国安全生产科学技术》 2025年第5期165-170,共6页

为提升人群疏散效率,提出基于随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法。根据结构动力方程与地震能量响应函数,结合楼层加速度的傅里叶幅度谱,提取地震频率成分,自助聚合地震频率成分特征,生成若干决策树组建随机森林,比较... 为提升人群疏散效率,提出基于随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法。根据结构动力方程与地震能量响应函数,结合楼层加速度的傅里叶幅度谱,提取地震频率成分,自助聚合地震频率成分特征,生成若干决策树组建随机森林,比较每棵决策树相对的地震频率成分特征贡献值;融合蚁群算法和元胞自动机,构建基于六边形栅格的地图模型,创建1种基于蚁群-元胞算法改进随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法,解析障碍物位置信息,根据贡献值标记并避开存在障碍物的路径,引入分段更新规则,筛选最优路径作为解决方案,获得最优疏散人群路径。研究结果表明:所提方法全面表征震中环境的障碍物几何特征,适应多种场景模式,疏散路线合理,且与其他算法相比,所提方法的疏散路线最短,人群运动流畅,显著提升高层建筑内人群疏散的安全性和时效性,可有效避免踩踏事件的发生。研究结果可为地震灾害应急管理提供智能化的决策支持工具,对减少地震产生的人员伤亡具有重要实践价值。 展开更多

关键词 随机森林 地震灾区 高层建筑 疏散路径规划 蚁群-元胞算法改进随机森林

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PAD情感空间内人工情感建模及人机交互实验 被引量：15

13

作者 吴伟国 李虹漫 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期29-37,共9页

针对未来仿人机器人与人类长期共存将会带来的机器人对人的心理影响以及个性化匹配问题,在PAD(Pleasure、Arousal、Dominance)三维情感空间内,建立一种更具普遍性的人工情感计算模型.人工情感模型总体框架分为外部事件检测及处理、情绪... 针对未来仿人机器人与人类长期共存将会带来的机器人对人的心理影响以及个性化匹配问题,在PAD(Pleasure、Arousal、Dominance)三维情感空间内,建立一种更具普遍性的人工情感计算模型.人工情感模型总体框架分为外部事件检测及处理、情绪响应向量生成及修正和情绪离散化三部分.提出一种有效的外界刺激三维标注方法;建立可对外界刺激进行自主情绪响应的情感计算模型,并将性格和心情模型引入其中,实现个性化的情绪响应;提出一种情绪响应向量离散化方法,并在具体情绪种类的基础上建立情绪强度计算式;根据情感模型所产生的情绪种类及强度,建立机器人的表情合成及语音回答模型,在H&F robot-III型仿人头像机器人平台上进行人-机器人情感交互实验.语音对话和表情状态迁移实验结果表明:所建立的人工情感模型可针对外界刺激自主地产生个性化情绪响应,有效模拟人类情绪的变化过程. 展开更多

关键词 PAD情感空间 人工情感模型 特征选择 随机森林算法 仿人头像机器人 人-机器人交互

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湖滨绿洲棕漠土有机碳含量高光谱估算 被引量：3

14

作者 樊泳灼 李新国 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1341-1348,共8页

以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,利用实测棕漠土有机碳含量与高光谱(350~2 500 nm)数据,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA)筛选棕漠土有机碳含量响应的高光谱特征... 以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,利用实测棕漠土有机碳含量与高光谱(350~2 500 nm)数据,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA)筛选棕漠土有机碳含量响应的高光谱特征波段,分别采用全波段和特征波段结合随机森林(RF)模型构建棕漠土有机碳含量估算模型。结果表明:博斯腾湖湖滨绿洲棕漠土0~50.0 cm土层有机碳含量为1.40~40.92 g/kg,平均值为14.20 g/kg,变异系数为55.54%,呈中等变异水平。CARS、SPA、CARS-SPA等算法筛选出的棕漠土有机碳含量响应特征波段分别为122个、11个和10个。基于CARS-SPA算法筛选出的特征波段数据输入RF模型估算效果最好,验证集检验的决定系数(R^(2))、相对分析误差(RPD)、均方根误差(RMSE)分别为0.85、2.59和2.72 g/kg,该方法能有效减少光谱数据冗余、提高模型估算精度和运行效率。本研究结果为研究区棕漠土有机碳含量的估算提供参考。 展开更多

关键词 土壤有机碳含量 棕漠土 高光谱 竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA) 随机森林

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基于偏好多目标优化特征选择的骨质疏松预测 被引量：1

15

作者 范贤光 尹艺玲 +1 位作者 许英杰 王昕 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期611-620,共10页

为快速筛查糖尿病患者群体中患有骨质疏松的高风险个体,基于决策者偏好多目标优化算法建立糖尿病患者的骨质疏松预诊断模型.以糖尿病患者的临床数据为驱动,随机森林作为基础分类器,非支配排序遗传算法-Ⅱ作为优化搜索引擎进行特征选择,... 为快速筛查糖尿病患者群体中患有骨质疏松的高风险个体,基于决策者偏好多目标优化算法建立糖尿病患者的骨质疏松预诊断模型.以糖尿病患者的临床数据为驱动,随机森林作为基础分类器,非支配排序遗传算法-Ⅱ作为优化搜索引擎进行特征选择,搜寻帕累托最优特征方案解集.基于决策者偏好需求开发替换分数计算器,以决定帕累托最优解集中的首选特征方案.与具有34个变量的全模型相比,最佳模型的准确率提高了5.13%,优于对比模型,同时使用的特征数减少了91.18%.对最佳模型进行的特征重要性排序分析,增强了模型的可解释性,并为骨质疏松临床诊断提供参考.基于提出方法可建立低成本、紧凑有效的骨质疏松预诊断工具,为糖尿病患者的骨骼健康管理提供支持. 展开更多

关键词 骨质疏松 决策者偏好 多目标优化 预诊断 随机森林 非支配排序遗传算法-Ⅱ

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原发性脑干损伤致死大鼠的脑干组织代谢组学分析

16

作者 苏秦 陈倩玲 +4 位作者 吴伟斌 向青青 杨成梁 乔东访 李志刚 《法医学杂志》 CAS CSCD 2023年第4期373-381,共9页

目的应用代谢组学方法观察原发性脑干损伤(primary brain stem injury,PBSI)致死大鼠脑干组织代谢产物的变化规律,探索诊断PBSI的潜在生物标志物。方法建立PBSI、非脑干脑损伤和剪头处死大鼠模型,采用基于LC-MS技术的代谢组学方法,获得... 目的应用代谢组学方法观察原发性脑干损伤(primary brain stem injury,PBSI)致死大鼠脑干组织代谢产物的变化规律,探索诊断PBSI的潜在生物标志物。方法建立PBSI、非脑干脑损伤和剪头处死大鼠模型,采用基于LC-MS技术的代谢组学方法,获得脑干代谢图谱并将其注释到HMDB数据库,应用偏最小二乘-判别分析法(partial least square-discriminant analysis,PLS-DA)、随机森林算法筛选出与PBSI诊断相关的潜在代谢标志物。结果通过PLS-DA筛选出86种与PBSI相关的潜在代谢标志物,并通过随机森林算法建模和预测,准确率为83.3%。对注释到HMDB数据库的818种代谢标志物进行随机森林建模和预测,准确率高达88.9%。根据在死因鉴定中重要程度的排序,最终筛选出最为重要且在PBSI大鼠模型中显著上调的代谢标志物为HMDB0038126(京尼平苷酸)、HMDB0013272(N-月桂酰甘氨酸)、HMDB0005199[(R)-去甲猪毛菜碱]和HMDB0013645(N,N-二甲基鞘氨醇)。结论京尼平苷酸、N-月桂酰甘氨酸、(R)-去甲猪毛菜碱和N,N-二甲基鞘氨醇有望成为PBSI诊断的重要代谢物指标,进而为法医学实践提供线索。 展开更多

关键词 法医病理学 代谢组学 死亡原因 原发性脑干损伤 液相色谱-质谱法 偏最小二乘-判别分析法 随机森林算法 大鼠

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