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期刊文章详细信息

改进随机森林的波长选择用于烟叶近红外稳健校正模型的建立  ( EI收录)  

Wavelength Selection Based on Modified Random Forest for Establishing Robust Near Infrared Calibration Model of Tobacco

  

文献类型:期刊文章

作  者:秦玉华[1,2] 宫会丽[2] 宋楠[3] 韩凤[3]

机构地区:[1]青岛科技大学信息科学技术学院,山东省青岛市松岭路99号266061 [2]中国海洋大学信息科学与工程学院 [3]山东烟草研究院有限公司

出  处:《烟草科技》

基  金:中国烟草总公司山东省公司科技重大专项和重点资助项目"山东省烟叶品质快速检测与分析网络技术研究"(KN223)

年  份:2014

卷  号:47

期  号:6

起止页码:64-67

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2011、CAS、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为了增强烟叶定量近红外模型的稳健性,采用改进的随机森林(Random Forests,RF)重要性度量的方法选择与待测组分相关性强的波长变量,建立了抗干扰能力强的分析模型;用不同含水率和不同样品温度的烟叶测试样品,验证了所建模型的适用性。结果表明:①RF波长优选可以筛选出对外界变化敏感性低的波长变量。②模型更加简单,且具有更高的精度和稳健性。该方法对建立稳健的烟叶近红外品质快速分析模型具有一定的参考意义。

关 键 词:波长选择 随机森林  近红外光谱 烟叶 稳健校正模型  

分 类 号:TS411]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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