基于随机森林算法的烟草提取物类别识别模型研究

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.

关键词：GC-QTOF MS、随机森林、烟草提取物、种类、地域、识别

所属期刊栏目：42

分类号：O657.63;TB99(分析化学)

资助基金：湖南中烟工业有限责任公司科技项目202143000834053

在线出版日期：2023-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1510-1516