基于随机森林算法的烟草提取物类别识别模型研究

丁莎; 申涛榕; 张艳飞; 杜欢哲; 吴榆; 邹小勇

doi:10.19969/j.fxcsxb.23070102

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基于随机森林算法的烟草提取物类别识别模型研究

实验技术与方法 | 更新时间：2023-11-10

- 基于随机森林算法的烟草提取物类别识别模型研究
- Study on Classification Model for Tobacco Extracts Based on Random Forest Algorithm
- 分析测试学报 2023年42卷第11期页码：1510-1516
- 作者机构：
  
  1.湖南中烟工业有限责任公司技术中心，湖南长沙 410007
  2.中山大学化学学院，广东广州 510006
- 作者简介：
  
  邹小勇，博士，教授，研究方向：化学计量学、电分析化学，E-mail：ceszxy@mail.sysu.edu.cn
- 基金信息：
  
  湖南中烟工业有限责任公司科技项目(202143000834053)
- DOI：10.19969/j.fxcsxb.23070102
  中图分类号：
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丁莎,申涛榕,张艳飞等.基于随机森林算法的烟草提取物类别识别模型研究[J].分析测试学报,2023,42(11):1510-1516.

DING Sha,SHEN Tao-rong,ZHANG Yan-fei,et al.Study on Classification Model for Tobacco Extracts Based on Random Forest Algorithm[J].Journal of Instrumental Analysis,2023,42(11):1510-1516.
丁莎,申涛榕,张艳飞等.基于随机森林算法的烟草提取物类别识别模型研究[J].分析测试学报,2023,42(11):1510-1516. DOI： 10.19969/j.fxcsxb.23070102.

DING Sha,SHEN Tao-rong,ZHANG Yan-fei,et al.Study on Classification Model for Tobacco Extracts Based on Random Forest Algorithm[J].Journal of Instrumental Analysis,2023,42(11):1510-1516. DOI： 10.19969/j.fxcsxb.23070102.

摘要

采用气相色谱-四极杆飞行时间质谱（GC-QTOF MS）获取20种烟草提取物的色谱数据，对其进行各成分分析，构建二进制向量数据集。通过随机森林模型，优化了实验条件，对烟草提取物中提取物、油类物质和浸膏物质3类物质，以及A、B、C、D、E和F 6个地域产地烟草提取物进行了识别，所建模型可以100%识别烟草提取物类型和地域。

Abstract

In this study，gas chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry（GC-QTOF MS） was used to obtain chromatographic data of 20 types of tobacco extracts，which were then subjected to component analysis. A binary vector datasets were constructed for the purpose of classification. By employing the random forest model and optimizing experimental conditions，the identification of three categories of substances（extract，essential oil，and extractum） in tobacco extracts，as well as distinguishing tobacco extracts from six different geographical origins（A，B，C，D，E，and F），was achieved with recognition accuracy of 100%.

关键词

GC-QTOF MS随机森林烟草提取物种类地域识别

Keywords

GC-QTOF MSrandom foresttobacco extractscategorygeographicol originidentification

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