基于改进特征选择rf算法的红外光谱建模方法

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1、————————————————————————————————————————————————基于改进特征选择RF算法的红外光谱建模方法作者王凯，王菊香，邢志娜，韩晓机构海军航空工程学院研究生管理大队；海军航空工程学院飞行器工程系；海军驻天津8357所军事代表室预排期卷《计算机应用研究》2018年第35卷第10期摘要针对线性红外光谱建模方法会导致模型的泛化能力受限，而非线性方法随着光谱特征数目增多会导致模型预测准确度下降的问题，对随机森林（RF）标准算法的特征选择方法进行改进。根据红外光谱与待测组分的相关性对光谱特征重要性进行度量，采用K-均值聚类算法划分光谱

2、特征区，按特定比例从各特征区采样并建立决策树，最终构造随机森林。实验结果表明，改进算法建立较少的决策树就可以达到较高的准确度，将其与PLS、SVM和标准RF算法比较，证明改进RF算法能够提高红外光谱模型的准确度，同时降低模型的复杂度。关键词特征选择；随机森林；比例采样；红外光谱作者简介王凯（1991-），男，山西太原人，硕士研究生，主要研究方向为推进剂化验与保障（461607610@qq.com）；王菊香（1971-），女，山东烟台人，教授，主要研究方向为推进剂化验与保障；邢志娜（1974-），女，山东烟台人，副教授，主要研究方向为推进剂化验与保障；韩晓（198

3、7-），男，天津人，工程师，主要研究方向为装备质量监督．中图分类号TP751访问地址http://www.arocmag.com/article/02-2018-10-037.html发布日期2017年9月27日引用格式王凯,王菊香,邢志娜,韩晓.基于改进特征选择RF算法的红外光谱建模方法[J/OL].2018,35(10).[2017-09-27].http://www.arocmag.com/article/02-2018-10-037.html.第35卷第10期计算机应用研究Vol.35No.10优先出版ApplicationResearchofCompu

4、tersOnlinePublication基于改进特征选择RF算法的红外光谱建模方法1a1b1b2王凯，王菊香，邢志娜，韩晓(1.海军航空工程学院a.研究生管理大队;b.飞行器工程系,山东烟台264001;2.海军驻天津8357所军事代表室,天津300308)摘要：针对线性红外光谱建模方法会导致模型的泛化能力受限，而非线性方法随着光谱特征数目增多会导致模型预测准确度下降的问题，对随机森林（RF）标准算法的特征选择方法进行改进。根据红外光谱与待测组分的相关性对光谱特征重要性进行度量，采用K-均值聚类算法划分光谱特征区，按特定比例从各特征区采样并建立决策树，最终构造

5、随机森林。实验结果表明，改进算法建立较少的决策树就可以达到较高的准确度，将其与PLS、SVM和标准RF算法比较，证明改进RF算法能够提高红外光谱模型的准确度，同时降低模型的复杂度。关键词：特征选择；随机森林；比例采样；红外光谱中图分类号：TP751InfraredspectrummodelingmethodbasedonRFalgorithmofimprovedfeatureselectionWangKai1a,WangJuxiang1b,XingZhina1b,HanXiao2(1.a.GraduateStudents’Brigade,b.Dept.ofAir

6、borneEngineering,NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity,YantaiShandong264001,China;2.8537MilitaryRepresentativeOfficeofNavyinTianjinInstitute,Tianjin300308,China)Abstract:Linearinfraredspectrummodelingmethodcanleadtolimitedgeneralizationability.Nonlinearmethodcancauseadeclineinp

7、redictionaccuracywiththeincreasedfeaturenumber.Sothispaperstudiedanimprovedrandomforestsalgorithmbasedonthefeatureselection.Firstly,itmeasuredthecorrelationasimportanceofthespectralcharacteristicsandclassifiedtheweightsbythemethodofK-meansclustering.Then,itselectedthedifferentcharact

8、eristicsfrom