【摘 要】
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基于近红外(NIR)光谱技术,采用随机森林(RF)回归方法测定饲料鱼粉的蛋白含量。考虑到RF模型的随机性,通过调试决策树数量(ntree)和分裂变量数目(nsv)来进行模型优选;利用基尼
【机 构】
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桂林理工大学理学院,上海优久生物科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11226219、61164020);广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFBA118023)
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基于近红外(NIR)光谱技术,采用随机森林(RF)回归方法测定饲料鱼粉的蛋白含量。考虑到RF模型的随机性,通过调试决策树数量(ntree)和分裂变量数目(nsv)来进行模型优选;利用基尼系数(G)的下降量来判断近红外波长变量的建模重要性,进而为鱼粉蛋白的NIR分析优选信息波长,以提高NIR定量分析精度。根据统计学原理,选择具有较低计算复杂度的等效最优模型。优选的RF模型构建471个决策树,需要随机的103个波长变量进行树节点分裂,同时通过计算节点分裂前后G的平均下降量来选择52个近红外信息波长进行定标校正,得到等效最优的校正模型,校正均方根偏差和校正相关系数分别为3.970%和0.943;经过独立的预测集样品对最优RF模型进行检验,预测均方根偏差为5.271%,预测相关系数为0.906,说明RF回归结合G系数的波长优选能够有效地提高NIR光谱应用于鱼粉蛋白定量的预测能力。
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