[发明专利]一种基于小波变换和随机森林模型的色谱重叠峰解析方法

摘要

本发明公开了一种基于小波变换和随机森林模型的色谱重叠峰解析方法，按照不同参数模拟生成多个色谱重叠峰信号；对各重叠峰信号，使用gaus1小波进行小波变换模拟其一阶导数；利用模拟一阶导数曲线求取原色谱重叠峰信号的四个曲线拐点；按一定比例分成训练集和测试集；四个拐点的横纵坐标作为输入、子峰面积比作为输出，在训练集中使用交叉验证的方式，确定模型的最优参数；按照最优参数，构建随机森林模型并有监督地进行训练；使用测试集验证模型效果；使用同样的方法对实际重叠峰信号进行拐点检测，并利用训练好的模型对其子峰面积比例进行拟合计算。本发明提高了解析结果的准确率，具有模型收敛速度快、参数调节简单、训练效率高的优点。

主权项

1.一种基于小波变换和随机森林模型的色谱重叠峰解析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、按照不同的子峰参数，模拟生成色谱重叠峰信号，并计算其子峰面积比；步骤2、对生成的色谱重叠峰信号，使用gaus1函数作为母小波进行连续小波变换，得到近似导数曲线；步骤3、使用近似导数曲线，求取色谱重叠峰信号的四个拐点，得到拐点的横纵坐标集合；步骤4、对坐标集合，随机划分为训练集和测试集；步骤5、使用训练集，以每一组坐标集合为输入，对应的子峰面积比为输出，使用交叉验证的方式，确定随机森林模型最优参数；步骤6、使用最优参数，构建随机森林模型并使用训练集有监督地对模型进行训练，得到用于进行重叠峰解析的模型；步骤7、使用步骤3中的测试集评价模型拟合效果；步骤8、使用步骤2、步骤3中方法，对实际的重叠峰信号进行拐点检测，得到其拐点横纵坐标；步骤9、使用步骤6中训练好的模型，对步骤8中得到的拐点坐标进行拟合，确定其重叠峰子峰面积比。