[發明專利]一種基于決策樹算法的固體農藥分類方法

無效

• 申請號: 201310374849.0
• 申請日: 2013-08-26
• 公開（公告）號: CN103424372A
• 公開（公告）日: 2013-12-04
• 發明（設計）人: 黃翼虎;馬吉祥;劉文龍;王新龍;林其安;何桂華
• 申請（專利權）人: 青島科技大學
• 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

技術領域

本發明涉及一種農藥分類方法，尤其涉及一種基于決策樹算法的固體農藥分類方法。

技術背景

農藥是現代農業獲得豐收的一個重要保障，對農作物病蟲害防治，減少農業勞動力投入，保障并提高農作物產量發揮著不可替代的作用。現代農業大量使用農藥，品種繁多，而且不斷有新的農藥被研發推廣使用。僅憑借感觀和經驗對所有種類農藥進行分辨是不可能的，而不同種類的農藥及不同的檢測環境對農藥檢測方法有不同的要求，這給農藥的正確分辨造成困難。所以，發展一種適用范圍廣、快速有效準確的分類方法具有重要的意義。

太赫茲時域光譜技術是近些年發展起來的一種新型的光譜分析技術，其波段處于微波和紅外之間，具有豐富的“指紋特性”，分子內的低頻集體振動、大分子的骨架振動、分子間的弱相互作用(氫鍵和范德華力)及晶格的聲子振動模式等都處于該波段范圍內；太赫茲波可以穿透很多非極性分子構成的物質，如塑料制品、紙箱、布料等包裝材料，可以應用于對包裝內的物品進行檢測。與紫外光譜技術相比，該技術的光子能量僅為毫電子伏特級，對活性分子幾乎無光致電離作用，對人體危害甚??；與紅外光譜技術相比，該技術光源穩定，對環境熱輻射不敏感，且其波長較長，散射作用較弱。此外，該技術采用相干測量技術，能夠同時獲得信號瞬時電場的幅值和相位信息(傳統的光譜技術僅能提供幅值信息)，進而計算得到樣品的吸收系數和折射率光譜?；谝陨咸匦?，該技術可以很好的應用于農藥的鑒別。

主成分分析方法是一種特征提取方法，其中心思想是數據降維，以排除信息共存中相互重疊的部分。它是將原變量進行轉換，使少數幾個新變量是原變量的線性組合，同時，這些新變量盡可能多的表征原變量的數據結構特征。

決策樹是用于分類和預測的一種樹結構。決策樹學習是以實例為基礎的歸納學習算法，它著眼于從一組無序、無規則的實例中推理出以決策樹形式表示的分類規則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部節點進行屬性值的比較并根據不同屬性判斷從該節點向下的分支，在決策樹的葉節點得到結論。決策樹具有分類速度快、計算量相對較小、容易轉化成分類規則、分類準確度高等優點。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的不足，提供一種基于決策樹算法的固體農藥分類方法。

為了達到上述目的，本發明的技術方案如下：

一種基于決策樹算法的固體農藥分類方法，包括如下步驟：

1）應用太赫茲時域光譜系統對純度大于99%的固體農藥標準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。

其中步驟1）的具體實施方法如下：

（1）將純度大于99%的六氯苯、三氯殺螨砜、亞胺硫磷和敵百蟲原藥及聚乙烯粉末分別置于真空干燥箱中干燥2~3?小時，然后將四種農藥原藥分別與聚乙烯粉末以1:1?的比例混合，稱取200mg，在紅外燈照射下在瑪瑙研缽中進行充分研磨并混合均勻，用壓片機在20?MPa?的壓力下將其壓成直徑為13?mm，厚度1.0?~?1.5?mm?的圓盤形薄片，得到固體農藥實驗樣品；

（2）在室溫和相對濕度小于1%的氮氣環境中，利用太赫茲時域光譜系統分別對空樣品架和放了實驗樣品的樣品架進行檢測，各重復11次，從而得到11組氮氣和實驗樣品的THz?時域波形數據，分別作為數據處理的參考信號和樣品信號；

（3）對以上各參考信號和樣品信號分別進行快速傅立葉變換，得到各參考信號和樣品信號的太赫茲頻域數據；

（4）采用菲涅爾公式，計算各固體農藥樣品的吸收系數，公式如下：

???????????????????????????????????????????????????????（1）

?????????????????????????????????????????????（2）

公式中，、分別為折射率和吸收系數，、分別為頻域樣品信號和頻域參考信號的幅值比和相位差(rad)?，其數值由實驗數據得到；為測試樣品厚度(mm)；?為光速，3.0×108?m/s；為角頻率（rad/s）。