小波特征提取和随机森林模型解析色谱重叠峰

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。