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基质辅助激光解吸-飞行时间质谱结合随机森林融合模型用于白术的产地溯源分析
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作者 王颖琦 赵汉卿 +1 位作者 方焕 王童 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1147-1153,共7页
该研究利用基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析技术结合两种改进的随机森林融合算法对白术进行产地溯源分析。首先通过MALDI-TOF MS获取了来自3个省份白术样本的质谱数据,每个样本的数据大小为1×234154。鉴于样本数... 该研究利用基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析技术结合两种改进的随机森林融合算法对白术进行产地溯源分析。首先通过MALDI-TOF MS获取了来自3个省份白术样本的质谱数据,每个样本的数据大小为1×234154。鉴于样本数据量庞大,故采用数据分箱策略进行初步简化(1×6600)。然后通过设定的累计方差贡献率阈值进行主成分分析,对数据进行降维。利用降维后的数据构建自适应增强极端随机森林模型(AERF)和自适应增强平衡随机森林模型(ABRF),最终通过模型融合策略获得AERF-ABRF模型对白术进行产地溯源。结果表明,所提出的基于降维数据构建的AERF-ABRF能够准确区分来自3个省份的白术样本,其对测试集和预测集的分类准确率均达到100%。同时,与单一判别模型相比,模型融合策略具有更高的分类准确率。 展开更多
关键词 随机森林 模型融合 白术 产地溯源 基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)
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