[發(fā)明專利]一種基于決策樹算法的固體農(nóng)藥分類方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310374849.0
• 申請日: 2013-08-26
• 公開（公告）號: CN103424372A
• 公開（公告）日: 2013-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃翼虎;馬吉祥;劉文龍;王新龍;林其安;何桂華
• 申請（專利權(quán)）人: 青島科技大學(xué)
• 主分類號: G01N21/31
• 分類號: G01N21/31
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于決策樹算法的固體農(nóng)藥分類方法，其特征在于它的分類步驟如下：

1）應(yīng)用太赫茲時域光譜系統(tǒng)對純度大于99%的固體農(nóng)藥標(biāo)準(zhǔn)樣品進行太赫茲光譜檢測，獲得各樣品的太赫茲時域信號，然后計算各樣品的吸收光譜，固體農(nóng)藥是：六氯苯，三氯殺螨砜，亞胺硫磷和敵百蟲；

2）對采集到的上述四種農(nóng)藥樣品的吸收光譜進行主成分分析，提取特征，用于各樣品光譜分類；

3）利用C4.5算法決策樹對以上各樣品的太赫茲吸收光譜進行分類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1?所述的一種基于決策樹算法的固體農(nóng)藥分類方法，其特征在于所述步驟2）：對采集到的頻率范圍為0.3-2.2THz的四種固體農(nóng)藥樣品的收光譜，共4×11組數(shù)據(jù)進行主成分分析，計算出各主成分分量，在各主成分中，由于第一主成分貢獻率達(dá)93%，所以將每組數(shù)據(jù)的第一主成分PC1作為特征向量，用于C4.5算法決策樹對四種固體農(nóng)藥吸收譜進行識別。

3.根據(jù)權(quán)利要求1?所述的一種基于決策樹算法的固體農(nóng)藥分類方法，其特征在于所述步驟?3）：以第一主成分PC1作為特征向量，利用C4.5算法決策樹對以上四種固體農(nóng)藥的吸收光譜進行識別，在識別過程中，將每種固體農(nóng)藥樣品11組吸收譜特征向量中的8組用于C4.5算法決策樹的學(xué)習(xí)，其余3組用于識別。