基于Stacking集成学习的马兜铃酸及其类似物鉴别

• 作者: 谢文涌 柴琴琴 林旎 李祥辉 王武
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 关键词: 马兜铃酸 近红外光谱 主成分分析 Stacking集成学习
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 加工贮藏·质量安全|PROCESSING AND STORAGE·QUALITY SAFETY
• 页码范围: 503-508
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4440.2021.02.028

摘要

以中草药中所含成分马兜铃酸及其类似物为研究对象,针对传统中药鉴定存在的主观性强、操作复杂等不足以及单一机器学习模型鉴别精度不高的问题,提出多模型融合的Stacking集成学习分类模型,用来实现马兜铃酸及其类似物的鉴别.采集马兜铃酸、1,10-菲咯啉-4,7-二甲酸、菲醌、β-谷甾醇4种样品的近红外光谱数据,对其进行数据预处理与主成分分析降维,基于降维后的数据特征,通过遍历搜索策略构建了以随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯为基分类器,随机森林为元分类器的Stacking集成学习分类模型.结果表明,Stacking集成学习分类模型具有最佳表现性能,鉴别正确率最高达到99.38％,比K最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯分类模型的平均鉴别正确率高8.23个百分点,并且在精确率、召回率、综合评价指标(F1值)方面有优异表现.综上可见,本研究提出的Stacking集成学习分类模型能够快速有效地鉴别马兜铃酸及其类似物.