小波特征提取和随机森林模型解析色谱重叠峰

• 作者: 张鹏程 王爱民
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 重叠峰解析 小波变换 随机森林模型 交叉验证
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 先进算法与人工智能
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: TP274+.2
• 字数: 4594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.05.007

摘要

针对神经网络算法在当前色谱重叠峰解析领域存在易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入了随机森林模型.利用gausl小波模拟原始信号导数,选取合适的尺度并提取信号的特征拐点;以特征点作为模型输入、子峰面积比作为输出,使用随机森林模型拟合两者之间的映射关系;采用交叉验证的方式确定随机森林模型的参数,并使用CART算法进行模型的构建和训练;一系列实验与现有方法的对比,证明了本文方法不仅能准确对特征拐点和子峰面积之间进行拟合,在模型训练时间上还具有很高的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王爱民	东南大学仪器科学与工程学院	62	653	15.0	23.0
2	张鹏程	东南大学仪器科学与工程学院	12	61	5.0	7.0