استخدمت هذه الدراسة تقنية التحليل الطيفي بالقياس الزمني للطيران للتحلل بالليزر المساعد بالمصفوفة (MALDI-TOF MS) جنبًا إلى جنب مع خوارزميتي دمج الغابات العشوائية المحسنتين لتحليل تتبع مصدر نبات بياوشو. أولاً، تم الحصول على بيانات الطيف الكتلي لعينات بياوشو من ثلاث مقاطعات عبر MALDI-TOF MS، حيث كان حجم بيانات كل عينة 1×234154. نظرًا لحجم البيانات الكبير، تم تبسيط البيانات أولاً باستخدام استراتيجية تقسيم البيانات (1×6600). ثم أُجريت تحليل المكونات الرئيسية للخفض الأبعادي على البيانات باستخدام عتبة مساهمة التباين التراكمي المحددة. استُخدمت البيانات منخفضة الأبعاد لبناء نموذج غابة عشوائية متطرفة معززة تكيفيًا (AERF) ونموذج غابة عشوائية متوازنة معززة تكيفيًا (ABRF)، وفي النهاية تم دمج النموذجين للحصول على نموذج AERF-ABRF لتتبع مصدر نبات بياوشو. أظهرت النتائج أن نموذج AERF-ABRF المبني على البيانات منخفضة الأبعاد يمكنه التمييز بدقة بين عينات بياوشو من المقاطعات الثلاث، حيث بلغت دقة التصنيف لمجموعتي الاختبار والتنبؤ 100%. بالإضافة إلى ذلك، أظهر دمج النماذج دقة تصنيف أعلى مقارنة بالنموذج المنفرد.

الغابات العشوائية; دمج النماذج; بياوشو; تتبع المصدر; MALDI-TOF MS المساعد بالمصفوفة