DOI: 10.12187/2023.06.009
基于改进随机森林算法的薏苡仁产地溯源研究
赵汉卿1
王斌2
陈瑶3
唐章奉4
方鑫4
陈增萍4
杨健5
邓婷1
1.中南林业科技大学理学院/应用化学研究所,湖南长沙 4100042.湖南工业大学生命科学与化学学院,湖南株洲 4120073.湖南工业大学生命科学与化学学院,湖南株洲 412007;湖南大学化学化工学院/化学生物传感与计量学国家重点实验室,湖南长沙 4100824.湖南大学化学化工学院/化学生物传感与计量学国家重点实验室,湖南长沙 4100825.中国中医科学院道地药材国家重点实验室培育基地国家中药资源中心,北京 100700
摘要：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％).
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
分类号：TS202.1(食品工业)
资助基金：湖南省高新技术产业科技创新引领计划项目(2020SK2029)湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(22B0579)
论文发表日期：2023-12-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 70-77 )
英文信息